AI智能体（AI Agent）是一种能够感知环境、进行自主决策并执行动作的智能系统。与传统的被动式AI工具不同，AI智能体具备“自主性”，能够在没有人类持续干预的情况下，根据设定的目标拆解任务、使用工具并最终完成目标。

AI底层与中间件: Spring AI、Embedding模型（OpenAI/Ollama）、向量数据库（Milvus/Chroma/Redis）。核心业务架构: RAG（检索增强生成）、Agentic RAG、MCP（模型上下文协议）、Agent（智能代理）工作流调度。工程化痛点与细节: 提示词工程、AI幻觉（Hallucination）控制、向量化语义搜索、会话Token控制。企业级 Agen

今天面试先到这里，你回去等HR通知吧。RAG技术是通过检索和生成结合实现精准答案提供，它的关键在于检索模块的高效性与生成模块的创新性。在企业文档处理时，切块策略极为重要，固定大小的切块可能导致语义断层，而动态调整切片可以提升搜索精准性。

面试虽然结束了，但关于 AI Agent 的技术探索才刚刚开始。很多同学可能对“Agent（智能体）”这个词感到高深莫测，其实说白了，它就是一个能帮我们自动干活的“聪明大脑+手脚”。今天我们就来拆解一下，刚才面试中聊到的核心业务场景到底有哪些痛点，以及业界是怎么解决的。AI Agent 的落地，不是单纯指望大模型变聪明，而是**大模型（大脑）+ 记忆（备忘录）+ 工具（手脚）+ 规划（逻辑框架）*

面试官：看你简历上写了负责过 AI Agent 的工程化落地，能说说你们落地时遇到了什么问题吗？候选人：没问题。最初我们以为只要接入大模型的 API 就能搞定一切，但在实际业务中却频频踩坑。比如 Agent 很容易出现“幻觉”瞎操作，或者在执行长任务、多步骤任务时中途卡死。后来我们引入了工作流状态管理、多 Agent 协作架构，并增加了安全执行沙箱机制，才把任务成功率提上去。面试官：嗯，那对于 A

切片大小需结合语义完整性，避免断层导致检索错误。

AI底层与中间件: Spring AI、Embedding模型（OpenAI/Ollama）、向量数据库（Milvus/Chroma/Redis）。核心业务架构: RAG（检索增强生成）、Agentic RAG、MCP（模型上下文协议）、Agent（智能代理）工作流调度。工程化痛点与细节: 提示词工程、AI幻觉（Hallucination）控制、向量化语义搜索、会话Token控制。企业级 Agen