一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

求大家看看这份简历有啥缺点。boss好多已读不回的我已经麻木了，大家嘴毒一点指出来没关系的

如何建立Agent迭代优化？核心是围绕 「目标锚定 - 数据驱动 - 指标监控 - 分层优化 - 验证闭环」 构建一套可落地的体系，既要体现对 Agent 核心能力的理解，也要突出业务价值导向和跨团队协同思维。一、明确迭代目标：对齐业务价值，拆解核心能力维度💡 Agent 的迭代不能盲目，需先明确业务目标和能力边界，避免 “为优化而优化”。1. 定义核心业务目标结合 Agent 的应用场景（如智能客服、数据分析、电商导购），确定终极优化目标，例如：客服 Agent 的目标是提升问题解决率、降低转人工率。2. 拆解 Agent 核心能力维度对应业务目标，拆解 Agent 的核心能力模块，每个模...