正版资源小哲讲大模型面试通关秘籍
这门课的主题很明确：面向大模型方向的面试准备，但它没有停在「背八股」的层面，而是把面试里最容易被追问的几个概念——Agent、Agentic AI、LLM 与 Agent 的关系、Agent 的核心组件、自主 Agent、ReAct、Token——拆成一条可以自己复述出来的技术链路。对正在准备大模型
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这门课的主题很明确：面向大模型方向的面试准备，但它没有停在「背八股」的层面，而是把面试里最容易被追问的几个概念——Agent、Agentic AI、LLM 与 Agent 的关系、Agent 的核心组件、自主 Agent、ReAct、Token——拆成一条可以自己复述出来的技术链路。对正在准备大模型岗位面试的人来说，它的价值不在于给你一套标准答案，而在于让你能把概念之间的边界讲清楚。
从概念边界入手，而不是从话术入手
大模型面试里最容易失分的地方，往往不是「没听过」，而是「听过但说不清区别」。这类问题通常会以对比的形式出现：AI Agent 和传统 AI 的差别在哪，Agentic AI 和 Agent 是不是一回事，LLM 与 Agent 之间是包含关系还是协作关系。课程把这些对比单独拎出来讲，实际上是在帮你建立一套判断依据：传统 AI 更多是任务专用的判别或生成模型，Agent 强调的是在环境里感知、决策、行动并形成闭环，而 LLM 在其中扮演的是推理与生成的核心，但不是 Agent 的全部。
如果你之前只是零散地看过几篇公众号文章，这部分内容适合拿来对照自查——能否在不看笔记的情况下，用两三句话把每一组概念的区别说清楚。说不清的地方，就是需要回去补的地方。
Agent 的组件与运行结构
面试中一旦聊到 Agent，追问几乎一定会落到「它由哪些部分组成」「怎么跑起来」。课程里涉及的核心组件、自主 Agent 等话题，对应的正是这套结构：模型负责推理与决策，记忆负责保存上下文和历史状态，工具调用负责与外部系统交互，规划负责把目标拆成可执行的步骤。ReAct 这类范式之所以常被问到，是因为它把「推理」和「行动」交替进行的模式讲明白了，是理解 Agent 循环的一个具体切入口。
Token 相关的内容看似基础，但在实际面试里经常和上下文窗口、成本估算、截断策略一起出现。把它放在 Agent 语境下理解，比单独背定义更有用。
适合拿来对照实践的学习方式
这门资料的形式以讲解为主，所以更推荐把它当作「索引」而不是「教材」。比较落地的用法是：每看完一个概念，就去找一个对应的最小实现去验证。比如理解了 Agent 的核心组件，可以尝试用现成的框架搭一个只有一两个工具的最小 Agent，观察它在多轮交互里怎么维护状态、什么时候触发工具调用。理解了 ReAct，可以手动把一次推理—行动—观察的循环打印出来看。
这样做的原因是，面试官问到底层时，能区分出「看过视频」和「自己跑过」的人。前者能复述流程，后者能说出哪里会出错、为什么某些设计要那样取舍。
建议的自学路径
- 先过一遍概念对比类的内容，建立 Agent、Agentic AI、LLM 三者的关系图，能口头讲清边界。
- 再进入组件与自主 Agent 部分，重点理解记忆、工具、规划各自的职责和常见坑。
- 然后结合 ReAct 等范式，把「推理与行动交替」的循环用自己的话写一遍。
- 最后回到 Token、上下文这类工程细节，把它们和成本、性能、稳定性联系起来。
整个过程不需要一次看完，更有效的方式是看一段、写一段、跑一段。面试前再回头对照，重点看自己讲不顺的地方，而不是从头刷一遍。
小哲讲大模型面试通关秘籍
大模型面试技巧全面解析
编辑点评
深入浅出讲解大模型面试要点，涵盖ReAct、Token、Agent等核心概念，助你轻松应对面试挑战。
⭐ 编辑推荐
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✨ 课程亮点
课程目录
课程目录76 集
- 38.06_什么是 ReAct 提示策略.mp4 [11.0 MB]
- 1.01_什么是 AI Agent 它与传统 AI 有什么区别.mp4 [19.9 MB]
- 7.07_浠€涔堟槸鑷富 Agent.mp4 [15.2 MB]
- 74.11_如何优化 RAG 的精确率.mp4 [12.3 MB]
- 16.16_Agent 的能力边界在哪里_.mp4 [14.1 MB]
- 26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4 [12.5 MB]
- 28.12_开源模型 vs API 模型，如何选择_.mp4 [16.2 MB]
- 41.09_如何防御 Prompt 注入.mp4 [11.9 MB]
- 20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4 [13.2 MB]
- 75.12_Rerank 在 RAG 中起什么作用.mp4 [16.4 MB]
- 42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板.mp4 [10.4 MB]
- 44.12_如何控制 LLM 的输出格式.mp4 [11.6 MB]
- 79.16_RAG 落地最难的问题是什么.mp4 [16.0 MB]
- 59.12_什么是 Agent 的自我反思（Reflection）.mp4 [12.3 MB]
- 31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4 [12.3 MB]
- ⭐不要加视频中的老师微信.txt [147.0 B]
- 57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现.mp4 [13.7 MB]
- 25.09_浠€涔堟槸骞昏(Hallucination)_.mp4 [14.6 MB]
- 53.06_Agent 如何调用外部 API.mp4 [13.4 MB]
- 14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_.mp4 [16.3 MB]
- 39.07_如何设计稳定可靠的 Prompt.mp4 [13.8 MB]
- 67.04_什么是向量嵌入（Embedding）.mp4 [15.9 MB]
- 65.02_RAG 的工作流程是什么.mp4 [13.8 MB]
- 68.05_什么是文档分块（Chunking）.mp4 [14.0 MB]
- 更多资源分享.txt [64.0 B]
- 48.01_一个完整的 Agent 架构包含哪些部分.mp4 [13.3 MB]
- 55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复.mp4 [13.3 MB]
- 49.02_Agent 的规划（Planning）机制是什么.mp4 [22.6 MB]
- 40.08_什么是 Prompt 注入攻击.mp4 [15.3 MB]
- 69.06_如何选择合适的 Chunk Size.mp4 [14.8 MB]
- 61.14_Agent 如何进行任务优先级排序.mp4 [18.6 MB]
- 56.09_Agent 的记忆系统有哪些设计模式.mp4 [18.1 MB]
- 54.07_什么是执行循环（Execution Loop）.mp4 [12.1 MB]
- 30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4 [14.0 MB]
- 62.15_如何设计一个通用 Agent 框架.mp4 [14.0 MB]
- 45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性.mp4 [11.2 MB]
- 51.04_Agent 的决策机制是什么.mp4 [12.9 MB]
- 64.01_什么是 RAG（检索增强生成）.mp4 [14.9 MB]
- 3.03_LLM 与 Agent 有什么区别.mp4 [13.9 MB]
- 58.11_Agent 如何管理状态（State Management）.mp4 [12.6 MB]
- 50.03_什么是任务分解 Agent 如何做任务分解.mp4 [16.2 MB]
- 76.13_RAG 如何解决长上下文问题.mp4 [15.2 MB]
- 22.06_注意力机制(Attention)是怎么工作的_.mp4 [15.5 MB]
- 33.01_什么是提示词工程（Prompt Engineering）.mp4 [9.5 MB]
- 29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4 [14.2 MB]
- 5.05_Agent 的核心组件有哪些.mp4 [15.9 MB]
- 24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4 [12.6 MB]
- 27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4 [13.6 MB]
- 36.04_为什么 CoT 能提升推理能力.mp4 [13.8 MB]
- 73.10_如何优化 RAG 的召回率.mp4 [15.5 MB]
- 18.02_LLM 是如何训练的_.mp4 [13.0 MB]
- 78.15_RAG 和微调如何选择.mp4 [14.4 MB]
- 34.02_Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别.mp4 [11.0 MB]
- 23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_.mp4 [11.9 MB]
- 21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4 [15.6 MB]
- 15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_.mp4 [18.3 MB]
- 11.11_什么是推理引擎_.mp4 [15.7 MB]
- 17.01_什么是大语言模型(LLM)_.mp4 [13.3 MB]
- 35.03_什么是思维链（Chain of Thought）.mp4 [10.5 MB]
- 70.07_什么是向量数据库.mp4 [14.8 MB]
- 12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4 [13.5 MB]
- 72.09_向量相似度搜索是如何实现的.mp4 [14.0 MB]
- 4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent.mp4 [16.9 MB]
- 10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4 [14.9 MB]
- 8.08_什么是目标驱动型 Agent_.mp4 [16.7 MB]
- 46.14_如何为多步骤任务设计 Prompt.mp4 [13.1 MB]
- 43.11_System Prompt 和 User Prompt 有什么区别.mp4 [12.0 MB]
- 77.14_RAG 如何减少幻觉.mp4 [13.4 MB]
- 63.16_如何设计一个垂直领域 Agent.mp4 [14.3 MB]
- 32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用_.mp4 [15.7 MB]
- 71.08_常见向量数据库有哪些 如何选择.mp4 [15.7 MB]
- 52.05_工具调用和函数调用是什么 有什么区别.mp4 [13.3 MB]
- 37.05_什么是自洽性（Self-Consistency）.mp4 [11.5 MB]
- 13.13_什么是环境交互_.mp4 [13.9 MB]
- 47.15_Prompt 对 Agent 行为有什么影响.mp4 [14.1 MB]
- 9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4 [16.3 MB]
适合人群
- AI领域求职者
- AI爱好者
- 大模型研究者
🎯 学习收获
- 掌握大模型面试技巧
- 了解核心概念
- 提升面试竞争力
🎉 祝您学习愉快！
