AI 导读问题

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39 道原题
  1. Agent Loop 中观察、规划、行动、反思分别负责什么?

    原题
  2. Memory 应该存什么、不存什么?如何避免污染和隐私风险?

    原题
  3. Prompt Engineering 和 Context Engineering 为什么不能混为一谈?

    原题
  4. MCP、Skills、Function Calling 的边界分别在哪里?

    原题
  5. 长任务 Agent 如何控制上下文、权限、失败重试和可观测性?

    原题
  6. 面试官问“你做过 AI 应用吗”,如何从业务场景、架构、效果评测和上线治理回答?

    原题
  7. 大模型 API 调用为什么需要重试、限流、fallback 和结构化校验?

    原题
  8. Agent 和普通工作流的区别是什么?

    原题
  9. RAG 检索不到、检索错、生成错分别怎么排查?

    原题
  10. AI 应用系统设计如何体现稳定性、可观测性、成本控制和安全治理?

    原题