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...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.语义漂移吗？如果遇到罕见病，模型产生‘幻觉对齐’导致误操，有没有方案去做兜底3.在医疗决策里，‘兴趣’是伪命题，‘合规’才是核心。用常规的DIN是做用户兴趣建模，但把DIN 里的激活单元改成了双线性交互这会不会导致模型对‘强特征’（如过敏史）的敏感度被‘软语义’稀释？4.知识库里既有权威指南又有脱敏病例。当这两者发生逻辑冲突时（比如新版指南否定了旧病例的方案），路由机制是怎么做确定性仲裁的？5.说的算子融合具体是怎么做的6.做生成式推荐重构，LLM虽然语义理解强，但天生带有选择偏见（。在冷启动场景下，怎么保证模型生成的物料序列不会陷入‘信息茧房’？7.手术机器人的环境是很复杂的，比如它组织形变是不规则的。你提到的不确定性感知），具体是基于传统的卡尔曼滤波还是基于大模型的分层鲁棒控制？当模型预测的8.动作序列与传感器实时反馈发生显著偏离，怎么实现毫秒级的安全制动9.用Pseudo-ID做时序追踪，但如果攻击者通过多维病理特征进行逆向重构，Embedding层做了哪些差分隐私处理10.手撕：Transformer block实现

最近 AI 圈最热的莫过于“养小龙虾（OpenClaw）”了，甚至不少人为了能够用上小龙虾，在腾讯大厦楼下排起了长队，等待腾讯工程师帮忙部署。为什么一个开源项目能引发如此规模的线下活动？因为大家发现，OpenClaw 并不是又一个只会『陪聊』的窗口，它是一个真正的『数字员工』。当你对它说“分析一下本地销售数据并把总结发给主管”时，它能自主翻找你电脑里的文件、运行统计脚本、最后登录你的企业飞书发出消息。这种从动口到动手的质变，源于它将原本封闭的大模型接入了现实世界。而支撑这种跨维度操作的核心技术，正是我们今天要介绍的 Function Calling（工具调用）。一. 痛点：为什么需要 Func...

相比一面真的难太多了，面试官更喜欢从底层不断地拷打，直到问到我实在是答不上来了面经发出来攒攒人品，需要的牛友可以看看