1.SSE与WebSocket区别2.对AI基本概念了解：RAG、Agent、FunctionCall、MCP、Skills等3.个人AI技能了解4.了解主流模型有哪些&各自特点应用场景5.用了什么IDE以及对比6.多Agent有了解吗7.AI在实习部门中应用场景8.Agent底层原理：ReAct、Transformer了解9.现有需求如何用AI进行实现，拆解小需求&AI规划&实现&测试，Trae中/plan、/spec

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递一面 | Agent 生态与工程化面试题 1：请解释 ACP（Agent Communication Protocol）协议的设计思路，它解决了什么问题？参考答案ACP 解决的核心问题：目前各家的 Agent 框架（LangChain、CrewAI、AutoGen 等）各自为政，Agent 之间无法互通。A 公司用 LangChain 写的 Agent 没法直接和 B 公司用 AutoGen 写的 Agent 协作。ACP 要做的就是 Agent 之间的 HTTP——一个开放的、框架无关的通信标准，让不同技术栈的 Ag...

最近面的+朋友面的累计有10场，9场都提到了RAG问题，问法都大差不差，大概是RAG的原理，存在问题和怎么解决。也顺便做个复盘吧！1.原理索引（准备数据）、检索、生成2.存在问题和解决方案这个答案不拘一格啊，找几个自己记得住的就行核心也是围绕上面三个原理来的索引阶段：eg  分块策略不好 - 优化分块策略，用语义分块、滑动窗口、父子索引啊等等检索阶段：eg  语义理解不准确  - 用混合检索生成阶段：eg 幻觉 - 外挂知识图谱

本文面向前端Agent面试备考，系统拆解前端Agent四大核心模块（LLM核心引擎、工具调用、记忆存储、ReAct编排），梳理各模块面试高频考点与易错点，补充考点对应表、Mermaid架构图，详解前端场景下Agent工程落地关键，助力考生快速掌握核心考点，应对面试中的原理、实战类提问。前端Agent面试高频考点对应表LLM核心引擎（前端适配）1. 前端调用LLM模型的选型与优化；2. 前端Prompt工程实战；3. 上下文Token控制前端场景下模型适配（轻量化、请求效率）、Prompt编写技巧忽略前端Token限制，Prompt冗余工具调用（前端场景）1. 前端Agent常用工具封装；2. ...