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...

我投的后台开发。。。这还要面吗

我暑假每天刷题 6 小时，八股文背到吐。我朋友准备不到一个月，刷题没我多。他拿了 offer。原因很简单：面试全程用 nymard 辅助。算法给思路，八股文实时提示，项目问题直接调知识库。他说一句话我破防了：“你在卷努力，我在卷工具。”是不是现在：努力 ≠ 优势信息差 + 工具 才是？那问题来了——不用工具的人，是不是等于自愿劣势？

一、核心概念与架构篇Q1：请简述Agent的基本架构组成，并解释其与传统LLM Chain的区别。回答要点：Agent = LLM + 规划(Planning) + 记忆(Memory) + 工具使用(Tool Use)。区别：Chain是预定义的、线性的硬编码工作流。Agent具备“自主性”，它根据目标自发决定执行路径，通过推理循环（Reasoning Loop）不断调整策略。Q2：解释ReAct模式的工作原理。回答要点：ReAct (Reasoning + Acting)是Agent的基石。它将“思考”（Thought）和“行动”（Action）结合。LLM先生成一段推理，说明下一步要做什...