AI Agent马上会像Java一样

很多同学，在有了一定工程基础之后，想顺应现在的潮流去学习 AI Agent 的开发，但是又苦于没有入手的项目，网上的教程要么又臭又长，要么就是在割韭菜，很难学到真东西。但其实很多开源项目的实现就能让我们学到非常多的东西了，如果让我推荐的话，我一定会推荐 langchain 官方的这个基于 langgraph 的 deepagents项目地址：https://github.com/langchain-ai/deepagents为什么推荐这个项目呢，先来看看这个项目的特点通过文件系统进行智能体记忆，保存上下文，这个也是最近比较火的 skills，openclaw，字节的上下文数据库 openVik...

一面问我后端，微服务数据库redis消息队列，计算机网络操作系统八股。二面问我agent，mcp，智能体框架，langgraph，多智能体协作范式，sse，react，function calling，CoT，few-shot，幻觉，记忆管理，rag流程和优化，工作流。三面问我有没有部署过大模型，微调，强化学习，目前垂直落地领域和常用架构等。

ai应用开发作为新兴岗位，许多同学对于其岗位构成，岗位职责等都尚有些模糊，因此我将我在相关实习中的工作内容进行简单总结，抛砖引玉，以期能对大家有一些帮助。项目背景 我在公司中做的最主要的项目即合同文档智能审核系统，这个是企业风控及降本增效的核心组件之一，传统Java微服务架构下，敏感词审核、错别字校验、风险分析等模块存在服务耦合度高、AI能力集成成本高、策略调整需全量发布的问题。MCP（Model Context Protocol）作为标准化工具调用协议(即JSON-RPC协议)，结合multi - Agent架构可实现工具层与业务逻辑层解耦，既保留微服务模块化优势，又提升系统对AI能力的适配...

总结一下最近面试的 agent 实习面试，包括深信服，anker，minimax，万物云，吉比特整体感觉是：不再考 “你会不会用大模型”，而是考 “你能不能把 Agent 系统跑在真实工程里”。下面把我遇到的高频 Agent 面试题，按模块系统性总结一下，供后来者参考。一、Agent 在学术 / 工程上是如何拆分的？高频问题：Agent 在学术上由哪些部分组成？和普通 LLM 应用有什么区别？二、上下文工程 vs Prompt 工程（几乎必考）高频问题：上下文工程和提示词工程有什么区别？三、如何减少幻觉（Hallucination）高频问题：Agent 如何减少幻觉？在工业场景下怎么做？四、多 Agent / 多异步任务下，如何防止上下文污染？五、RAG 流程（几乎场场都有）六、MCP vs Tool / Function Calling七、工程基础Redis 为什么单线程？HTTPS 握手流程？经典算法（课程表 / 拓扑排序）SFT/PPO/DPO/GRPO 的区别，微调一个大模型的流程是什么样的？