Q1：你会如何设计 Agent 的停⽌条件？答案：组合使⽤：模型声明 finish、任务清单全部完成、达到步数/预算上限、超时、连续⽆进展检测、外部成功信号（如测试通过）。⽣产环境必须有 硬上限 防⽌死循环。Q2：⼯具描述（tool description）为什么⾮常重要？答案：模型靠描述做 ⼯具选择；描述不清会导致 选错⼯具、参数幻觉。好的描述包含：何时⽤、何时不⽤、参数含义、错误示例、返回格式。Q3：Memory ⽤向量库就够了吗？答案：不够。向量检索擅⻓相似度，但弱于精确约束与关系推理。⼯程上常⻅ 向量 + 关键词/结构化库 + 图谱（按需），并维护 元数据与权限。Q4：多 Agent ...

但是事业顺利了😎

很多人的做法是在技能栏加一行"熟练使用ChatGPT、Copilot"，然后就没了。面试官看完心里只有一个想法：然后呢？AI能力写进简历，得体现在项目里，不是技能栏。技能栏写工具没有任何说服力，因为现在谁不会用ChatGPT？真正能拉开差距的是你用AI解决了什么具体问题、带来了什么可量化的结果。比如："引入Copilot辅助开发，单元测试覆盖率从40%提升至80%，测试编写时间减少60%。"比如："基于RAG构建内部文档问答系统，信息检索效率提升3倍，减少重复人工答疑约200次/月。"比如："使用Claude优化代码审查流程...