一、核心概念与架构篇Q1：请简述Agent的基本架构组成，并解释其与传统LLM Chain的区别。回答要点：Agent = LLM + 规划(Planning) + 记忆(Memory) + 工具使用(Tool Use)。区别：Chain是预定义的、线性的硬编码工作流。Agent具备“自主性”，它根据目标自发决定执行路径，通过推理循环（Reasoning Loop）不断调整策略。Q2：解释ReAct模式的工作原理。回答要点：ReAct (Reasoning + Acting)是Agent的基石。它将“思考”（Thought）和“行动”（Action）结合。LLM先生成一段推理，说明下一步要做什...

话说过年期间晚会上那几个火出圈的机器人，大家看了么？看着它们在台上蹦跶的样子，不知道你们咋想，反正我觉得挺诡异得，跟看被电的尸体没啥区别。但上帝归上帝，诡异归诡异，目前不得不承认的一件事是，整个社会的资金正在疯狂往这个方向流。不只是机器人，AI 的气氛也已经开始在全社会蔓延。我一个朋友，今年就活脱脱体验了一把。 元宵一过，老板把他叫去谈话，说公司打算把前端岗位撤掉，准备尝试 用 AI + 少量开发人员替代。受这个启发吧，开年第一篇，搞一点小思考，也算是给未来发几张 “预言牌” ，过几年再回来看看自己到底说对了几张。我先确定三个基调作前提，如果各位看的觉得不爽，或者觉得我这基调定的就是错的，那没...