Q1：请⽤你⾃⼰的话定义 LLM Agent，并说明与单次调⽤的差异。答案：LLM Agent 是以⼤语⾔模型为推理核⼼，在 多轮 中与外部环境交互，通过 规划、记忆与⼯具 完成复杂任务的系统。与单次调⽤的差异在于：单次调⽤是 开环⽣成；Agent 是 闭环决策，每步可依据⼯具返回更新状态，直到终⽌条件。追问：若没有外部⼯具，还能叫 Agent 吗？答案：可称为「弱环境」Agent，仅有对话记忆与推理；但仍可有内环多步 CoT 与⾃我验证。⾯试中强调是否存在「⾏动—观察」循环更清晰。Q2：Agent 的记忆⼀般怎么设计？答案：分层设计最常⻅：⼯作记忆（当前轨迹与关键结论）+ 会话记忆（摘要滚动...

结合我自己春招18场AI岗面试的经历，以及牛客上百篇26届AI岗上岸面经，给大家整理了这份AI项目面试拷打全考点分档盘点，覆盖99%的校招AI项目面试问题，从基础必问到死亡追问，分模块拆解，标注高频程度和岗位适配度，不管你是AI应用开发、Java后端转AI、还是算法岗，都能直接对应准备。先说明：本次盘点覆盖2026年校招最高频的AI项目方向，包括RAG知识库/多模态RAG、垂直行业Agent、AI应用开发、大模型微调、端侧AI，所有考点均来自真实面试真题，应届生直接按这个清单准备，面试官拷打不动你。核心分档逻辑：【基础必问层】：90%的面试都会问，项目入门门槛，答不上来直接凉，判定项目不是你做...