这两个插件，然后打开右侧的preview页面，有时候行内使用($…$)的方法显示数学公式，但是显示失败。

标准回答：AI Agent是一种能够自主感知环境、做出决策并执行动作以实现特定目标的智能体。自主规划能力（将复杂任务拆解为子任务）、工具调用能力（使用外部工具弥补自身能力不足）和记忆能力（保留历史交互信息和任务状态）。与传统AI系统不同，Agent不需要人类一步步指令，只需给定最终目标，就能自主完成任务。小学生理解版：简单说：Agent 就是一个会思考、会用工具、能自己完成任务的 AI 机器人。

1题目不是很全，因为不都是笔者的面试，都是笔者各个渠道（牛客，脉脉，boss直聘）刷到的，然后随缘汇总，帮助自己复习，也帮助大家复习。

要让 VS Code 正确识别并使用Conda 环境，可以按照以下步骤操作。你需要明确地把 Conda 里的那个 Python 解释器指派给它。打开vscode总是提示未找到python，打开终端却提示能找到。VS Code 的 Python 插件通常会自动扫描系统里安装的。的代码高亮、跳转、报错提示以及右上角的“运行”按钮，就都会使用。里的这个 Python 环境了。

Qwen 是通义千问系列开源模型。0.5B表示模型大约 5 亿参数。Instruct表示它已经做过指令微调，可以直接按照用户问题回答。模型小，本地 4060 能跑。下载和训练都比较快。适合学习完整流程。后续可以迁移到更大的 Qwen 模型。LoRA 是一种参数高效微调方法。普通全量微调会更新模型大部分参数，成本很高。冻结原模型参数只在部分线性层上插入小的低秩矩阵训练这些小矩阵显存需求低。训练速度快

第一次接触华为昇腾 NPU 服务器时，接下来该看什么、怎么初步检查，又该执行什么呢？torch_npu不同 Atlas 型号和驱动版本支持的子命令可能略有区别，以本机执行npu-smi -h的结果为准。

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大模型应用开发RAGAgentAI CodingLLM 工程化大模型微调算法 / NLP / 推荐等相关岗位（这里主要是介绍自己的项目，这里就不给出标准答案了）项目背景：为什么要做这个项目技术方案：用了 RAG、Agent、微调还是纯 prompt技术链路：数据怎么进来，模型怎么处理，结果怎么出去核心难点：不要说“工作量大”，要说技术难点指标结果：准确率、召回率、延迟、成本、人工节省等个人贡献：明

我们先不要急着看论文，先理解 Agent 这个词。我更喜欢这样解释：Agent = 一个会观察环境、做出动作、根据反馈继续行动的智能体。用户给任务↓Agent 观察当前环境↓Agent 思考下一步↓Agent 执行动作↓环境返回反馈↓Agent 继续下一轮任务：买一瓶 100 美元以内的香水观察：当前页面是搜索框动作：search[香水名称 6.7 oz under 100]反馈：出现商品列表动作

大模型应用开发RAGAgentAI CodingLLM 工程化大模型微调算法 / NLP / 推荐等相关岗位（这里主要是介绍自己的项目，这里就不给出标准答案了）项目背景：为什么要做这个项目技术方案：用了 RAG、Agent、微调还是纯 prompt技术链路：数据怎么进来，模型怎么处理，结果怎么出去核心难点：不要说“工作量大”，要说技术难点指标结果：准确率、召回率、延迟、成本、人工节省等个人贡献：明