摘要：
对话状态与记忆管理是AI Agent面试的高频必考点。 阅读全文
posted @ 2026-05-27 18:20
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摘要：
这篇不做单纯工具排行榜，而是把 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、Devin 等 Coding Agent 放回真实开发流程里看：当 AI 不只是补代码，而是开始接任务、改文件、跑验证、提 PR，普通开发者真正需要升级的能力，会从“会不会问 AI”变成“会不会管理一条 AI 编程工作流”。 阅读全文
posted @ 2026-05-26 16:07
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摘要：
2026年AI Agent工程已从概念验证进入生产部署阶段，主流框架形成状态机与对话协作两条技术路线。 阅读全文
posted @ 2026-05-24 09:15
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摘要：
Tool白名单是Agent安全设计的核心机制，其核心不是「列出哪些工具能用」，而是「默认拒绝所有未注册工具」。本文从注册-校验-拒绝三阶段讲清原理，对比白名单与黑名单的安全哲学差异，给出30秒开口版答案、面试追问方向和项目落地表达模板。 阅读全文
posted @ 2026-05-23 16:09
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摘要：
围绕 MoE、Dense、Expert routing、Top-K Expert、Router、DeepSeek V2 讲清 MoE 的核心矛盾：总参数变大但激活参数受控，Router 决定 Expert 路径，工程收益体现在推理成本、吞吐和模型服务选型，而不是一句“专家混合”就结束。 阅读全文
posted @ 2026-05-22 17:03
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摘要：
用一条工程主线讲清 LLM 从预训练、SFT、RLHF/DPO/KTO 对齐，到 LoRA/Adapter/P-tuning/IA3 微调、INT8/INT4/GPTQ/AWQ 量化部署和 Llama/Qwen/DeepSeek 等模型选型的取舍逻辑，重点回答面试里最容易被追问的成本、显存、效果和项目落点。 阅读全文
posted @ 2026-05-22 16:58
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摘要：
这篇会把 CoT、幻觉和 Scaling Law 放到同一条工程主线上：CoT 不是教模型思考，而是触发模型把隐式路径显式写出来；幻觉不是单一 bug，而是训练知识边界、解码策略和指令跟随压力叠加后的结果；Scaling Law 则解释了为什么规模会带来能力，也会放大某些错误。 阅读全文
posted @ 2026-05-22 13:52
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摘要：
本篇是「Skills/Plugins/Agents 架构与 GitHub 工程化」大卷的导览卷，回答一个核心问题：为什么面试官从「你会做 Tool Calling」进化到「你怎么设计 Skill 系统」这一步，会筛掉大多数候选人。 阅读全文
posted @ 2026-05-21 08:08
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摘要：
LLM 推理不是把文本扔进去等结果出来就结束了。从输入文本到 token 输出，中间经历了 BPE 分词、embedding 投影、多层 Transformer 前向传播、logits 采样和 KV Cache 缓存这几个关键阶段。 阅读全文
posted @ 2026-05-20 18:44
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摘要：
这篇是 AI 应用工程师八股文系列的合并深讲稿，目标约 12000 字。它围绕 Transformer、Self-Attention、QKV、MHA、MQA、GQA 建立一条从表示、注意力计算到推理显存瓶颈的主线：先把 Self-Attention/QKV 讲清楚，再解释 MHA、MQA、GQA 为什么围绕 KV Cache 演进，最后落到 RoPE、LayerNorm、残差连接、项目回答和典型追问。 阅读全文
posted @ 2026-05-20 16:33
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