最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

华为这一块还是权威👍

最近每一篇面经中，都会被问到“对AI的了解”，如果2026年你想要从事高薪岗位，那么Agent一定不能错过！面试官说：2026年就是Agent元年！给大家免费分享我的Agent知识库！ Q1: 你如何定义一个基于 LLM 的智能体（Agent）？它通常由哪些核心组件构成？ LLM Agent 是以大语言模型为"大脑"，具备感知环境、自主决策和执行行动能力的系统。核心组件包括四个部分： ①规划模块（Planning）：将复杂任务分解为子任务序列，常用 CoT/ReAct/ToT 等策略； ②记忆模块（Memory）：短期记忆即当前对话上下文（存在 context window...