大家好，我是@程序员花海。近期一直在参与团队内 AI Agent 方向的技术面试，面过大量应届生与转行开发，聊得多了也越发清楚，大部分求职者看似项目写得满满当当，基础知识背得滚瓜烂熟，一深入交流全是漏洞。今天不从备考角度讲知识点，单纯站在面试官视角，聊聊我在面试过程中，发现绝大多数人身上普遍存在的真实问题，也是直接决定你能否通过面试的核心原因，准备面试的同学自行对照自查。一、只会调用框架接口，完全不懂底层运行逻辑这是面试里最普遍也最致命的问题。很多同学学习 Agent 全程依赖现成框架，不管是日常开发还是做项目，全程只会调用封装好的方法，顺着教程一步步完成流程搭建，从来不去深究内部执行逻辑。问...

只能说兄弟们坚持

绷不住了

核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...