1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口，负责接收用户问题和上下文；中间是决策层，负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层，真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层，维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”，而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

来腾讯面试，一次问得更比两次多自我介绍、优势平常怎么接触 AI 编程（说了一下我在项目中的单人异步工作流，以及对 AI 参与到该工作流的思考，由于和 LLM 交流的产出要说起来太长被打断了）手撕：O(log N) 乘法运算符（完全没思路，在一步步引导之下做了一个把乘法拆解成位运算和加法的逻辑）终于是撕出来了AI 手撕：初始化一个项目，做一个 iPod 转盘组件，转动一定角度就切换菜单高亮项（跑通以后问 AI 怎么实现的，然后我跑了一个 /doc 加注释，那 AI 都有注释了还问你干啥了）怎么计算转盘转了多少角度（两个坐标求向量夹角、余弦定理）；被引导之下说了极坐标（不是还问高中数学？）了解哪些...