一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

心里话1、打工不要太认真，工作内容及格就行，不要太累。2、保证下班的学习时间，持续学习，很重要！ 上班很多时候是消耗性的输出，下班学习才是给自己的输入。Agent开发和传统开发1、传统前端/后端/客户端在大量裁员。原因是有了ai之后，岗位边界模糊，效率提升。又会做Agent开发，又能开发前后端的牛马，老板当然更满意。2、随着业务形态的转变，传统开发项目减少，对传统程序员的需求自然减少。更多的需求集中在AI产品。Agent开发和传统算法1、总的来说，Agent更偏业务，算法更虚。2、算法也会大量裁员。随着基模越来越强，不太需要stf，rl了。对Agent开发来说，基模越强，反而有更大的想象空间，...