很多人一听到这个问题，就开始罗列一堆技术名词：ReAct、Plan-and-Executor、Reflection、Multi-Agent…如果面试官继续追问：为什么会出现这些范式？各自解决什么？本质区别在哪？项目里怎么选？很多人可能就会卡壳了。这些范式实际上都在解决一个问题：当任务越来越复杂时，如何让 Agent 变得更可靠？随着任务从简单的单工具调用，发展到多步骤长任务、跨领域复杂任务，再到企业级生产任务，Agent 暴露出一系列问题：长任务容易失控偏离目标、输出质量不稳定、单 Agent 上下文窗口有限、生产环境缺乏可控性与合规性等等。不同范式针对不同阶段的核心痛点提出了解决方案，但同时...

午休完裸面，网易某部门。 困死我了😵

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

分享点真干货，希望对大家有所帮助！   面试加分项：能把一个概念"故事化、简洁地"讲出来，才算真懂；能背出定义只是表面记忆。  1. 大模型基础概念    概念 一句话理解 产品/面试角度     AGI 通用人工智能 像人一样无需专门训练就能跨场景完成复杂智力任务 当前大模型本质是"下一个词的统计预测"，离 AGI 仍有本质差距   LLM 大语言模型 基于 Transformer、海量文本训练的自回归模型 两阶段：预训练定能力上限，后训练定能否稳定服务用户   Foundation Model 基础模型 完成通用预训练、可作各类应用底座的模型 关键判...