Agent 赛道技术图谱 循序渐进筑根基

想入行Agent开发，首先要掌握LLM基础原理与Prompt工程，吃透ReAct、Tool Calling核心机制。熟练使用LangChain、LlamaIndex等主流框架，同时夯实Python编程、接口调用与数据处理能力。

还要学习记忆模块设计、任务拆解逻辑与多Agent协同方案，搭配简易项目实战落地。不必急于求成，从基础框架到复杂智能体逐步进阶，兼顾理论与实操，才能真正具备岗位所需的Agent开发能力。#想从事Agent应该学习哪些技术？#
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Agent 面试：当面试官问“模型复读机了怎么办”，他到底在考什么？
有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...
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