一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

1. 你对 Claude Code、Codex、OpenHands 这类 Coding Agent 的理解是什么，它们的核心差别在哪这类产品表面上都在做“让模型帮你写代码”，但真正拉开差距的不是补全能力，而是任务编排、工具使用、上下文管理和反馈闭环。像 Claude Code 更强调命令行工作流、仓库级理解和连续执行，适合把模型放进真实开发环境里；Codex 早期更偏代码生成和 API 能力，强在补全和局部代码理解；OpenHands 这类开源 Agent 往往更强调可扩展性和多工具编排，方便接入自己的环境和流程。如果从工程视角看，这类 Agent 最终拼的是三件事：一是对代码仓库的建模能力，...