有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...

各位前辈好 浙大本科，0实习0科研0绩点，唯一优势可能学校大作业做的比较扎实（但没啥用）。留学实习两手抓，现在开始学开发还来得及在暑假找到实习吗？以及简历上需不需要放一个魔改的项目呢？简历目前是ai做的，求建议拷打。

那可真是太遗憾了，你们就继续把流程卡在简历初筛吧，继续给我发测评和笔试之后把我挂掉吧（大部分甚至连感谢信都没有😁），我填网申一点都不累，做测评和笔试一点都不辛苦

1.skills和tools是怎么区分的？2.skills真正的优点是什么？能做到什么？3.mcp的讲解？ mcp要定义接口的话，必须把参数那些都定义到上下文中，他是一个比较冗余的信息，会污染到上下文。正常的工具调用是不需要这些冗杂语义的，而skill会隔离这些东西在上下文里面会去隔离这些东西，不光是token消耗量。还有一个重点就是做到按需加载，渐进式加载的问题。4.长期记忆是怎么做的？用户的记忆属于实体记忆，实体记忆应该更偏向于关键词记忆，并非rag。5.接触过融合检索吗？融合检索是什么？6.混合检索的融合算法是什么样的？他的比重是什么样子的？有可能rag找回了top5，es召回了top5...