AI Agent 岗位面试已从早期的"会不会用 LangChain"进阶到工程落地能力的全面考察。对 LangGraph 等图编排框架的实际使用经验。在生产高并发、高安全要求下的 Agent 架构设计能力。评估体系、成本控制、故障排错的全链路思考。冲刺建议每月至少阅读 5 篇 LangGraph、AutoGen、CrewAI 的 GitHub Issue 讨论。准备一个开源 Agent 项目（如客

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摘要 Claude Code智能体架构通过工具增强型设计（如Grep、Read等）替代传统RAG模式，实现了更高效的代码处理。其核心优势在于： 主动搜索：基于推理需求动态调用Grep等工具进行精准符号匹配，而非静态注入冗余上下文； 预算优化：按需读取代码片段，最大化利用200K token的上下文窗口； 实时交互：直接操作文件系统，感知最新代码状态； 可解释性：通过行号等提供透明结果追溯。相比之下

维度AutoGPTLangGraphAutoGen控制流LLM 驱动的隐式循环代码层定义的显式状态图对话驱动的自动流转状态存储Prompt 上下文中（易丢失）结构化 State 对象（可持久化）对话历史（自动累积）分支能力依赖 LLM 的文本输出（不稳定）条件边 + 节点路由（确定性）多 Agent 对话自然分支（涌现式）回溯/回滚无原生支持，只能重新开始原生 Checkpoint 支持时间旅行无

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层级关键目标成果体现底层：语法基础掌握变量、流程、输入输出能写简单脚本中层：核心语法与 OOP数据结构、函数、封装、继承能写模块化代码上层：范式与实战函数式、装饰器、真实项目能独立开发小型系统。

答案在文档里，用向量检索；答案在关系链里，考虑图数据库。GraphRAG不是要取代向量检索，而是增强它。通过引入图数据库，RAG系统获得了关系推理这一关键能力，从而能够处理更复杂的业务问题。答案在文档里→ 使用向量检索答案在关系链里→ 引入图数据库两者都需要→ 实现混合检索架构用户问题频繁涉及"的"字串联（多跳）需要处理数值比较、排序、范围查询业务本身具有强关系特性（如社交、风控、供应链）现有系统

🎯。