人工智能
AI Agent 系统设计面试现场
从问题到解法，搭建可迁移的 Agent 面试作战地图
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Published chapters
01开篇词｜百场面试录音复盘，我总结出一套 Agent 面经
0201｜用户输入规范化：为什么你的 Agent 连“那个”“最划算”都听不懂？
0302｜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
0403｜提高准确率：意图识别的五类问题 & 解法
0504｜意图识别面试攻略：简历和竞争力方案应该这么写
0605｜Agent 的 Plan 机制：好 Plan 必备的 5 要素（G4C）
0706｜Replan（上）：计划赶不上变化？Agent 需要“随机应变”
0807｜Replan（下）：失败点不等于根因点，回溯找对“病根”再下刀
0908 | TAO & ReAct：走一步看一步，但是怎么走、怎么看？
1009｜TAO 机制：为什么你的 Agent 总是“选错工具”？
1110｜面试场景设计：一个复杂的业务场景，就是面试“主线剧情”
1211｜Context Window = f(Context) Is All You Need！
1312｜上下文窗口：怎么设计一个动态编排的 Context 策略？
1413｜摘要/压缩之后，你怎么把细节找回来？
1514｜用户画像（上）：你的 Agent 的杀手锏
1615｜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？
1716｜对话/任务特别长长长……怎么办？
1817｜如何设计一个面试中富有竞争力的上下文管理机制？
1918｜别只答 RAG：教你设计 Agent 的信息检索机制
2019｜Chunk 的召回精度和粒度，你怎么平衡？
2120｜怎么系统性提高 Agent 检索召回的准确率？
2221｜Agent 检索性能优化：最小充分检索、动态预算与缓存
2322｜如何设计一个有竞争力的检索（RAG）面试方案？
2423｜你怎么知道用户喜不喜欢你的 Agent？
2524｜用户：Agent，你知错了吗，错在哪儿了？
26结束语｜如何设计一个具体领域的 Agent？
27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
28加餐-简历篇 | 如何撰写 Agent 项目经历？