面试官是算法出身，感觉没有问的很难

1. 第一个AI Agent系统是多Agent系统还是单Agent系统？

2. Think-Execute循环机制的prompt工程设计是你自己写的吗？

3. 能简单说一下Think-Executor的prompt是怎么设计的吗？

4. 系统用的基座模型是什么？

5. 基座模型是通过API方式调用的吗？

6. RAG系统包含哪些模块？

7. 系统支持多轮对话吗？如果上下文爆炸或工具循环调用，你是怎么解决的？

8. 假设要解决上下文爆炸的问题，你觉得有什么解决方案？

9. DeepSeek这个模型了解吗？

10. Bert和Transformer了解吗？

11. Python语言用的多吗？

12. Skill了解吗？

13. 可以共享一下你的IDE，实现Think-Execute的伪代码类和方法吗？

14. Think和Execute的方法是框架里自带的，还是你自己实现的？

15. 简单说一下快速排序的实现逻辑和思想。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

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学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

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