正在进行的这一通，压在末尾。为什么当前对话要放最后？

LLM 是"硬件核心"，Agent 是"操作系统"。这样，“查三笔违约金"不再是一个模型猜着回答的问题，而是：模型先调用"查询违约交易"工具 → 工具返回数据 → 模型基于数据做排序 → 组装结果——每一步都有据可依，模型负责"决策与综合”，工具负责"事实与执行"。ReAct / 规划分工的意义在于：把"一次巨型输出"改成"多次小幅循环"，每一步只处理当前需要的信息，让模型的每段决策都聚焦在当前动

区别于传统只会一问一答的LLM调用开发，Agent工程师核心是让AI拥有自主思考、多步骤规划、调用工具、记忆复盘、自主完成复杂任务的能力，把大模型从“聊天机器人”变成能自动干活的智能代理。普通LLM开发：用户提问→单次返回回答，无法自主操作外部系统；Agent工程师：搭建具备大脑（大模型）+记忆+工具手脚+任务规划+自我纠错的自治智能体系统。

头脑发热，四肢发凉，恍恍惚惚，面试字节跳动，base杭州，经过123面，为大家送上半凉面经……作为一名无实习，双非一本水硕的应届生，好不容易求得一个字节的面试，将面试经历分享给大家，焦急等结果中…………前后大概面了一个月，太长了，不按123面的顺序写了，想起什么写什么。（PS：有没有大佬告知一下，三面算法题只给了个思路能过吗...问题基本答上来了）JAVA基础：1. hashMap put的过程2

AI时代来临，前端真的是首要冲击的岗位，转型势在必行。但？你是否也是一头雾水，有很多问题需要解答？。经过我和AI的反复沟通以及查阅了最新的AI框架官方文档，整理了一个还算完整的学习课程计划。

前端 AI 是当前最热门的技术方向，以下涵盖 AI 基础概念、前端 AI 应用场景、LLM 接入、AI Agent、RAG、Prompt Engineering 等高频面试题。

ReAct 是 "Reasoning + Acting"（推理 + 行动）的缩写，由研究人员在 2022 年提出。让模型交替地"想"和"做"。想象一下：你要做一道没做过的菜。你不是一次性想清楚所有步骤再动手，而是——看一眼菜谱（想）→ 拿出食材（做）→ 发现少了盐（观察）→ 想想怎么办（想）→ 去楼下买盐（做）→ 回来继续（观察）……Agent 干活的方式，和这个过程几乎一模一样。思考（Thoug

RAG 是我觉得最落地的 AI 应用形态。不用从头训模型，不用堆显卡，本质就是"查资料 + 让模型照着资料说话"。门槛低、见效快，特别适合想快点做出能用东西的人。这篇按入库和检索两条线把 RAG 的工程全景摆出来——两张图就是两条线的主干（image1 入库、image2 检索），下面一节一节讲。

没有其他能帮助大家的，这里我总结了一些今年参加面试的小伙伴的面试经验，和我自己多年的资料库存，给大家编撰了一个“Java面试大厂真题库”：结合了近年来各大厂面试真题，以技术点的形式整理了上千道Java面试考题，最终，他拿到了多个中厂和大厂的Offer，薪资至少都是原来的2倍甚至3倍，最终他还是选择去了字节，薪资一年算下来是原来的最少3倍，还不算大厂经验给他带来的隐形升值。等技术栈，每个技术以及在P

也不要因为面试通过而沾沾自喜，等待你的将是更美好的未来，继续加油！好多人对阿里巴巴技术岗的体系结构及级别的技术要求设置不太清楚，想去面试也不知道面试什么级别的岗位，下面说说阿里的技术体系又是一个怎么样的水平划分！能有一个上得了台面的项目也非常重要，这很可能是面试官会大量发问的地方，所以在面试 之前好好回顾一下自己所做的项目；一定要谨慎对待写在简历上的东西，一定要对简历上的东西非常熟悉。和面试官聊基