1. 你做过的 Agent 项目里，Agent 和普通问答系统最大的区别是什么？普通问答系统更多是输入一个问题，模型生成一个回答，核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环，不只是回答，还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步，最后把任务完成。也就是说，问答系统重点是“说”，Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行，那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成？一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理，Prompt 负责约束行为，工具负...

菜鸡求拷打，最近想找一段暑期或者日常实习，hot100目前还在二刷，八股看了一半，去年找了一段小厂实习，干了两个月太水了就提前离职了，期间做了个玩具项目，甚至都没有上线，包装一下就写进简历了，把原来的外卖替换掉了，另一个是点评，今天下午ssob沟通了一百多，有要简历的但是之后就已读不回了，求各位大佬指点

何意味😄

一面：1.agent会话中redis是怎么存储的？key是怎么设置的？2.skills是具体是怎么设计的？3.工具是通过什么样的方式暴露给ai的?4.为什么没有选择使用mcp暴露？5.如果工作量特别大的话，把所有工具都塞给提示词会出现什么问题？6.在工具调用的情况下，比如说大模型调了一个不存在的工具，或者调用的时候参数传错了怎么办？你是怎么降低这个情况的？7.讲解一下ReAct框架8.ReAct框架有没有什么优缺点？9.说一下langchain和langgraph的区别？分别的痛点10讲一下项目中的langgraph的状态转移机制11.大模型产生幻觉的原因有哪些？？有什么手段可以缓解这个问题1...