1.skills和tools是怎么区分的？2.skills真正的优点是什么？能做到什么？3.mcp的讲解？ mcp要定义接口的话，必须把参数那些都定义到上下文中，他是一个比较冗余的信息，会污染到上下文。正常的工具调用是不需要这些冗杂语义的，而skill会隔离这些东西在上下文里面会去隔离这些东西，不光是token消耗量。还有一个重点就是做到按需加载，渐进式加载的问题。4.长期记忆是怎么做的？用户的记忆属于实体记忆，实体记忆应该更偏向于关键词记忆，并非rag。5.接触过融合检索吗？融合检索是什么？6.混合检索的融合算法是什么样的？他的比重是什么样子的？有可能rag找回了top5，es召回了top5...

难道前端真的已经不行了？

要招就招，每次一脚踢开，挂完一两小时后 发面试邀请，我又乖乖接受 还有机会吗

先给核心结论：Agent面试的核心逻辑，永远是「基础概念验证→落地能力验证→思考深度验证」，所有的问题都围绕这三层展开，面试官不是看你背了多少概念，是看你有没有真的把Agent用起来、有没有解决过真实的落地问题。下面分6大模块，把Agent面试的高频问题、回答核心要点、加分技巧，全给大家讲透，建议收藏。一、基础概念必问题（面试开场第一道门槛，答错直接凉）这类题是面试的敲门砖，主要验证你对Agent有没有基础认知，答错了基本一面就挂，回答核心是「讲清本质，结合自己的理解，别只背概念」。你理解的AI Agent是什么？和大模型对话、RAG应用有什么本质区别？1. 核心定义：AI Agent是能感知...