1. 你做的 Agent 项目，完整链路讲一下完整链路一般是用户问题进入后，先做意图识别和 query 改写，再根据意图判断走纯 RAG、RAG + Tool，还是多 Agent workflow。检索阶段会做混合召回，再用 rerank 精排，拼接上下文后交给大模型生成。如果涉及订单、机票、酒店这类实时数据，会通过 function calling 调后端接口。最后返回答案时，会附上引用、置信度或者兜底话术。二面一般会继续追问每一层为什么这么设计，以及哪一层最容易出问题。 def agent_pipeline(query, user_profile): intent = detect_int...

emmm没想到以这种方式被挂了

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 如果让你从 0 到 1 设计一个生产级 AI Agent 系统，核心架构怎么拆？生产级 AI Agent 系统一般拆成接入层、编排层、模型层、记忆层、工具层、知识层、状态层、观测层和安全层。接入层负责用户请求接入、鉴权、限流和会话管理。编排层负责意图识别、任务拆解、路由不同执行链路。模型层负责推理、规划、总结和结构化输出。记忆层负责短期会话记忆和长期用户记忆。工具层负责调用搜索、数据库、工单、日志、订单、风控等外部系统。知识层负责 RAG 检索、重排、知识库版本管理和权限隔离。状态层负责维护任务状态机、步骤执行记录、幂等控制和失败恢复。观测层负责 tracin...