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、...

目前0实习，想找中大厂的暑期实习和日常实习，目前进度hot100快刷完了，八股看了一多半（但很多感觉忘记了）。恳求大佬们给出一些建议和指导😸

🕐面试时间：26.4.7-一个小时💻面试岗位：智能体与大模型应用开发❓面试问题：1、面试官先介绍下岗位和业务2、自我介绍3、NL2SQL项目的数据源和数据表有什么类型4、NL2SQL的具体流程介绍一下5、提到的用户开始会话之前选择数据源和数据表，这个怎么做的？是用户自己选的还是根据用户的问题智能体选择对应的表？6、那假如1w+数据表，用户该如何选择呢？答：这种场景下就得使用智能推荐去找相似度高的表。7、你理解的Agent系统架构是什么样的？包含哪些层，具体功能是什么？8、提到了Skills，了解过Skills吗，在实践中有用过Skills吗？9、CLI有没有了解过？10、CLI和MCP的区...