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【AI面试临阵磨枪-32】如何提升工具调用（Function Call）准确率？常见失败场景与解决方法请你说明如何提升大模型 Function Call（工具调用）准确率？常见的失败场景有哪些？分别怎么解决？

【AI面试临阵磨枪-31】Agent 反思（Reflection）机制如何实现？作用是什么？请你说明 Agent 反思（Reflection）机制的核心作用是什么？工程上有哪些常见实现方式、运行流程，以及适用场景？

【AI面试临阵磨枪-34】单 Agent 与多 Agent（Multi-Agent）架构区别、适用场景、挑战请你说明单 Agent 与多 Agent（Multi-Agent）的架构核心区别、各自适用业务场景，以及多 Agent 架构落地的主要挑战和解决思路。

【AI面试临阵磨枪-30】如何设计 Agent 长短期记忆？对比 FullHistory、SlidingWindow、Summary、Vector 记忆面试官：请你讲解如何设计 AI Agent 的长期记忆与短期记忆架构？并对比 FullHistory、SlidingWindow、Summary 摘要记忆、Vector 向量记忆四种记忆方案的原理、优缺点及适用场景。

【AI面试临阵磨枪-29】什么是 Function Calling？与手动解析 LLM 输出的区别？请你解释一下什么是 Function Calling（函数调用）？它和我们手动解析 LLM 输出的 JSON 有什么区别？

【AI面试临阵磨枪-27】Agent 通用抽象架构：感知、规划、行动、记忆四个模块如何闭环？在你看来，一个成熟的AI Agent系统，其通用的抽象架构是怎样的？特别是，感知、规划、行动和记忆这四个核心模块，它们之间是如何协同工作，形成一个完整闭环的？请详细阐述一下你的理解。

【AI面试临阵磨枪-27】CoT、ToT、Plan-and-Solve、Plan-and-Execute 分别是什么？适用场景？请你分别说明 CoT、ToT、Plan-and-Solve、Plan-and-Execute 四种大模型推理范式的核心定义，并对比各自的适用业务场景。

【AI面试临阵磨枪】Harness 的环境隔离（沙箱）如何设计？文件、网络、命令、权限四层隔离？在设计生产级 Agent 的 Harness 治理架构时，如何实现高强度的环境隔离（沙箱）？请从文件、网络、命令、权限这四个维度，详细阐述你的设计方案及其底层技术实现。

【AI面试临阵磨枪】OpenClaw Skill 如何嵌入 Harness 约束：参数校验、超时、权限、熔断？在 OpenClaw 框架中，一个 Skill 是如何嵌入 Harness 约束的？请具体谈谈它是如何实现参数校验、超时控制、权限检查以及熔断机制的？请通过核心源码逻辑进行说明。

【AI面试临阵磨枪】OpenClaw 与企业级 Harness 区别：个人 vs 生产、隔离强度、可观测性？请详细对比 OpenClaw 的治理逻辑与传统企业级 Harness 架构的区别。特别是在“个人开发 vs 生产交付”、“隔离强度”以及“可观测性”这三个维度上，两者的设计哲学有何不同？

【AI面试临阵磨枪】LLM 推理优化技术：量化、蒸馏、稀疏注意力、vLLM、TGI 核心思想。结合你对大语言模型的了解，能否详细说说LLM推理优化技术中，量化、蒸馏、稀疏注意力、vLLM、TGI这几种技术的核心思想？每种技术主要解决什么问题，核心逻辑是什么，不用太深入细节，但要抓住关键要点。

【AI面试临阵磨枪】解释 AI Agent 与普通 Chatbot、自动化脚本的本质区别你好，随着AI技术的发展，AI Agent、普通Chatbot和自动化脚本经常被提及，能否请你详细解释一下，这三者之间的本质区别是什么？核心差异体现在哪些方面，不用展开过多细节，但要抓住核心要点，展现你对三者的深层理解。

【AI面试临阵磨枪】解释 MoE（Mixture of Experts）架构原理与优势请详细解释大模型中的 MoE（Mixture of Experts）架构的工作原理。它是如何实现 “扩充模型参数量却不显著增加计算开销” 的？在工程实践中，它的主要优势和挑战是什么？

【AI面试临阵磨枪】什么是 Tokenization？子词分词（Subword）的优缺点？请详细解释什么是大模型中的 Tokenization（分词）？目前主流的子词分词（Subword Tokenization）技术（如 BPE, WordPiece）解决了什么问题？它的优缺点分别是什么？

【AI面试临阵磨枪】什么是上下文窗口（Context Window）限制？主流解决方法有哪些？请详细解释什么是大模型的上下文窗口（Context Window）限制？从工程实践角度看，目前业界应对这个限制的主流解决方法有哪些？它们各自的适用场景是什么？

【AI面试临阵磨枪】什么是 MCP（Model Control Protocol）、A2A（Agent-to-Agent）协议？请详细解释什么是 MCP（Model Context Protocol）和 A2A（Agent-to-Agent）协议？它们分别解决了 AI 开发中的什么痛点？在未来的多智能体生态中，这两者扮演着怎样的角色？

【AI面试临阵磨枪】2026 主流模型架构对比：Transformer、Mamba（SSM）、Hybrid 架构区别。2026 年，Transformer 不再是唯一。请详细对比 Transformer、Mamba（SSM）以及混合架构（Hybrid）的核心区别。它们分别解决了什么问题？在实际推理成本和长文本表现上有何差异？

【AI面试临阵磨枪】KV Cache 是什么？为什么能加速推理？如何实现？请详细解释大模型推理中的 KV Cache（Key-Value 缓存）机制。它的核心原理是什么？为什么它能显著加速推理过程？在工程实现上，它是如何运作的？

【AI面试临阵磨枪】大模型中的温度（Temperature）、Top-p、Top-k、Repetition penalty 分别控制什么？在大模型推理配置中，Temperature、Top-p、Top-k 和 Repetition penalty 分别控制什么？你会如何根据业务场景进行组合调优？

【AI面试临阵磨枪】详细解释 Transformer 架构的核心组件与工作流程。Transformer 放弃了 RNN 的递归处理，改用“并行计算”，其核心可以概括为：注意力是灵魂，位置是坐标，多层堆叠是大脑。