1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...