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 ...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

2026 Web前端进阶学习路线  AI赋能前端，实战体系全面升级 —— 进阶前端架构直击P7  第〇章 AI前端工程核心技术与实践 —— 生成式UI Agent实战 🆕  大厂最新 AI 探索方向  章节概述 您是否想过，未来的App界面可能不是由设计师预先画好的，而是由AI根据您的一句话实时"变"出来的？比如您说"帮我订一张明天去上海的机票，要靠窗的"，屏幕就能立刻生成一个包含航班选择、座位图的定制界面——这就是"生成式UI"的魔力。 本章系统学习AI与前端的融合领域——AI前端工程，聚焦于业界最新的生成式UI方向。这是一种革命...