AI Agent 系统设计面试现场

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开篇词
  开篇词｜百场面试录音复盘，我总结出一套 Agent 面经
第一章：意图识别
  01｜用户输入规范化：为什么你的 Agent 连“那个”“最划算”都听不懂？
  02｜三层意图识别机制：别再回答“调大模型判断”了，这才是面试官想听的
  03｜提高准确率：意图识别的五类问题 & 解法
  04｜意图识别面试攻略：简历和竞争力方案应该这么写
第二章：规划执行
  05｜Agent 的 Plan 机制：好 Plan 必备的 5 要素（G4C）
  06｜Replan（上）：计划赶不上变化？Agent 需要“随机应变”
  07｜Replan（下）：失败点不等于根因点，回溯找对“病根”再下刀
  08 | TAO & ReAct：走一步看一步，但是怎么走、怎么看？
  09｜TAO 机制：为什么你的 Agent 总是“选错工具”？
  10｜面试场景设计：一个复杂的业务场景，就是面试“主线剧情”
第三章：上下文管理
  11｜Context Window = f(Context) Is All You Need！
  12｜上下文窗口：怎么设计一个动态编排的 Context 策略？
  13｜摘要/压缩之后，你怎么把细节找回来？
  14｜用户画像（上）：你的 Agent 的杀手锏
  15｜用户画像（下）：用户画像怎么来的，你怎么知道不是一时兴起呢？
  16｜对话/任务特别长长长……怎么办？
  17｜如何设计一个面试中富有竞争力的上下文管理机制？
第四章：智能检索（不止 RAG）
  18｜别只答 RAG：教你设计 Agent 的信息检索机制
  19｜Chunk 的召回精度和粒度，你怎么平衡？
第五章：Agent 评估和反馈
直播回放
  直播回放｜如何准备 Agent 面试项目：从调用大模型到完整的 Agent 工程体系
加餐
  加餐-简历篇 | 如何撰写 Agent 项目经历？
  加餐-面试题｜一张图总结 Agent 面试要点