之前学的java，但是3、4月份投了100份简历连1次面试都没约上，有点没信心了，学了点python，想看看agent的情况。后来看到同学golang找到实习了，又有点想转go了。是技术不够嘛，要怎么做抉择呢？有点迷茫了😕

Q1：你会如何设计 Agent 的停⽌条件？答案：组合使⽤：模型声明 finish、任务清单全部完成、达到步数/预算上限、超时、连续⽆进展检测、外部成功信号（如测试通过）。⽣产环境必须有 硬上限 防⽌死循环。Q2：⼯具描述（tool description）为什么⾮常重要？答案：模型靠描述做 ⼯具选择；描述不清会导致 选错⼯具、参数幻觉。好的描述包含：何时⽤、何时不⽤、参数含义、错误示例、返回格式。Q3：Memory ⽤向量库就够了吗？答案：不够。向量检索擅⻓相似度，但弱于精确约束与关系推理。⼯程上常⻅ 向量 + 关键词/结构化库 + 图谱（按需），并维护 元数据与权限。Q4：多 Agent ...

拿到offer反倒愁白头。公司名头响，但底薪只占六成，剩下全靠绩效盲盒。最纠结的是竞业协议一签三年，怕被死死绑住，出来啥也干不了。拒了怕没光环，接了怕被套牢，这局到底怎么破？

1. 自我介绍2. 介绍你这项目，重点讲 LLM 部分是怎么设计的3. 如果让你从零设计一个对话 Agent 的流程，核心状态有哪些核心状态至少要有会话状态、任务状态、工具状态和记忆状态。会话状态负责当前轮的输入输出和上下文窗口；任务状态描述目标、槽位、依赖和是否完成；工具状态记录已经调用过哪些外部能力、返回了什么、是否失败和是否可重试；记忆状态保存长期偏好、历史事实和结构化摘要。很多对话系统看上去只是“多轮聊天”，实际真正难的是状态机设计，如果状态边界不清晰，模型很容易把临时信息写成长久事实，或者把上一个任务的中间结果错误继承到当前轮。4. 如果用户和 AI 对话时生成的问题本身有冲突，系统...