找麻了

实习生当社招面，所有人全疯了这次加粗的不是答不出来的，是答案缺乏深度的，不是实习生哪来的深度自我介绍为什么选择前端有没有接触过其他方向（写过一丢丢服务端）用过哪些 AI 工具（说了平常用 AI 的用途，之前构想的单人异步工作流从输入提示词到 AI 产出结果发生了什么（？？？先是想说 ReAct、Plan and execute 之类的，告诉我别说这些，就说 agent 做了什么）你对提示词如何规范 AI 产出的理解，它到底做了些什么（只能说说列计划啊工具调用啊之类的）怎么理解 harness engineering，有没有实践过（说了一下 skill 之类的，然后确认与 ai 的需求文档）手撕...

难道前端真的已经不行了？

绷不住了

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...