1. 你做过的 Agent 项目里，Agent 和普通问答系统最大的区别是什么？普通问答系统更多是输入一个问题，模型生成一个回答，核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环，不只是回答，还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步，最后把任务完成。也就是说，问答系统重点是“说”，Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行，那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成？一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理，Prompt 负责约束行为，工具负...

面对 LLM、AI Agent、Prompt 工程、AI 产品这些热门方向，我最推荐新手从大模型应用落地入手。它门槛友好、上手快，先吃透 Prompt 工程，再学简单 AI Agent 搭建，不用死磕底层算法也能做出实战 demo。求职时，有完整小项目比空泛理论更吃香。建议零基础同学先聚焦应用落地，用 LangChain 做小工具，边练边攒作品集，精准匹配校招实习岗，轻松避开盲目学习的弯路。

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去年面某大厂，约的下午两点，我提前到了，结果在会议室干坐到三点半。来了个大哥，坐下第一句：“你Java几年？哦，那我们先写个跳表吧。”我愣了一下，说跳表不太熟，能不能换个。他直接笑了，说“这都不会面啥”，然后开始刷手机。后面二十分钟基本是我在问他业务，他在回消息。出来我就把HR微信删了，纯属浪费时间。