随着大语言模型（LLM）能力的飞速提升，AI Agent 成为 2025-2026 年最炙手可热的技术方向。从 AutoGPT 到 Claude Code，从客服机器人到自动化运维，Agent 正在重塑软件开发的范式。然而，构建一个真正可靠的 Agent 远比做一个 ChatBot 困难得多。一个 Demo 级的 Agent 可能一个下午就能搭出来，但要做到生产级可用——能稳定运行、不烧钱、不给用

随着大语言模型（LLM）能力的飞速提升，AI Agent 成为 2025-2026 年最炙手可热的技术方向。从 AutoGPT 到 Claude Code，从客服机器人到自动化运维，Agent 正在重塑软件开发的范式。然而，构建一个真正可靠的 Agent 远比做一个 ChatBot 困难得多。一个 Demo 级的 Agent 可能一个下午就能搭出来，但要做到生产级可用——能稳定运行、不烧钱、不给用

随着大语言模型（LLM）能力的飞速提升，AI Agent 成为 2025-2026 年最炙手可热的技术方向。从 AutoGPT 到 Claude Code，从客服机器人到自动化运维，Agent 正在重塑软件开发的范式。然而，构建一个真正可靠的 Agent 远比做一个 ChatBot 困难得多。一个 Demo 级的 Agent 可能一个下午就能搭出来，但要做到生产级可用——能稳定运行、不烧钱、不给用

随着大语言模型（LLM）能力的飞速提升，AI Agent 成为 2025-2026 年最炙手可热的技术方向。从 AutoGPT 到 Claude Code，从客服机器人到自动化运维，Agent 正在重塑软件开发的范式。然而，构建一个真正可靠的 Agent 远比做一个 ChatBot 困难得多。一个 Demo 级的 Agent 可能一个下午就能搭出来，但要做到生产级可用——能稳定运行、不烧钱、不给用

随着大语言模型（LLM）能力的飞速提升，AI Agent 成为 2025-2026 年最炙手可热的技术方向。从 AutoGPT 到 Claude Code，从客服机器人到自动化运维，Agent 正在重塑软件开发的范式。然而，构建一个真正可靠的 Agent 远比做一个 ChatBot 困难得多。一个 Demo 级的 Agent 可能一个下午就能搭出来，但要做到生产级可用——能稳定运行、不烧钱、不给用

ReActReasoning +Acting（推理 + 行动），是当前 AI Agent 领域最主流的框架范式。它由 Google Research 在 2022 年提出，核心思想是让大语言模型在推理（Thought）和行动（Action）之间交替循环，从而能够处理需要与外部世界交互的复杂任务。纯语言模型被困在"知识截止日期"里，而 ReAct 让模型"长出双手"，可以主动获取信息、操作工具、观察

ReActReasoning +Acting（推理 + 行动），是当前 AI Agent 领域最主流的框架范式。它由 Google Research 在 2022 年提出，核心思想是让大语言模型在推理（Thought）和行动（Action）之间交替循环，从而能够处理需要与外部世界交互的复杂任务。纯语言模型被困在"知识截止日期"里，而 ReAct 让模型"长出双手"，可以主动获取信息、操作工具、观察

面试时可以这样回答：Java 创建线程常见方式有：继承 Thread、实现 Runnable、实现 Callable 配合 FutureTask、使用线程池，以及 Java 21 的虚拟线程。继承 Thread 写法简单，但受单继承限制，任务和线程耦合；Runnable 实现了任务和线程分离，但没有返回值；Callable 可以返回结果并抛出异常，但获取结果时可能阻塞；线程池可以复用线程、控制并发

dataclass"""Agent 工具的标准化定义"""name: str # 工具名称（LLM 用它来识别）description: str # 功能描述（帮助 LLM 判断何时使用）parameters: dict # 参数 JSON Schemafunction: Callable[..., Any] # 实际执行函数tools = ["description": "读取指定路径的文件内容

dataclass"""Agent 工具的标准化定义"""name: str # 工具名称（LLM 用它来识别）description: str # 功能描述（帮助 LLM 判断何时使用）parameters: dict # 参数 JSON Schemafunction: Callable[..., Any] # 实际执行函数tools = ["description": "读取指定路径的文件内容