1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...

求内推

想找个日常实习，投了300加，目前还没有一个约面的，孩子已急😭😭😭，是简历的问题吗

这次面试感觉其实还行，但是到现在也没联系我，估计凉凉了。  这次面试，面试官很侧重于 LLM 在实际业务（特别是销售/营销场景）中的落地能力、工程化思维（如异常处理、耗时分析）以及 Prompt 的精细化控制，这段时间段段学了不了，但是还是感觉差点意思。一、 业务逻辑与转化率优化 (ROI) Q1：你们的“线索评分”机制是如何运作的？回答： 基于四个维度进行打分： 1.联系方式完整性（基础门槛）。2.购买意向强度（结合大模型进行意图识别）。3.对话深度（交互轮次）。4.用户主动行为（如主动要求添加销售微信或留下电话）。 综合这些维度给出一个分数，通常分数较高（如大于 70 分）会被判定为高优线...