1. 你怎么理解 Agent，和普通大模型问答最大的区别是什么？答：普通大模型问答更像是“你问我答”，核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样，它更像一个会做事的系统，除了生成文字，还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”，而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念，Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息，再结合文档输出结论，最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里，Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力，这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...

沉淀了一个寒假，简历刚刚写好，打算投递了，想问问各位牛友有什么修改意见🤤🤤

这个简历还能找得到工作吗？😭  

1. 你做的 Agent 项目整体架构是什么？答：一个比较完整的 Agent 架构一般包括四层：用户输入层、规划决策层、工具执行层、结果整合层。用户输入进来后，先做意图识别和上下文整理，再由大模型决定是直接回答、检索知识、还是调用工具。工具层可能包括搜索、数据库查询、知识库检索、接口调用、代码执行等。工具返回结果后，再交给模型做总结、归因和最终输出。如果是生产环境，还会多一层治理能力，比如权限校验、超时控制、重试、日志、观测、敏感内容拦截。Agent 和普通问答最大的区别，就是它不是单纯生成文本，而是“模型负责决策，外部系统负责拿真实信息，最后再由模型组织答案”。2. Agent 为什么不等于...