大模型agent应用开发

二本，方向是Java后端，看着当今局势对ai倾向性很高，于是在网上找了个agent项目学习。前后大概了解了rag，mcp，agent等的编码，以及调用关系。但是对于面试提问还是不能很有把握，想请教各位佬有没有资源应对这种agent项目的八股，能否分享渠道或者学习资源？感谢xdm！

TCP的三次握手与四次挥手？HTTP与HTTPS的区别？HTTP状态码？介绍一下Transformer架构的基本原理？Tranformer的Decoder与Encoder的区别？为什么现在大模型的发展更注重于Decoder？注意力机制的几个参数Q，K，V的含义以及公式？什么是检索增强生成技术（RAG）？开发Agent时工具流是怎么构建的？Java的集合介绍一下？ArrayList和LinkedList的区别？算法题：如何判断单向链表有环？

发点面经攒攒人品1.项目拷打2.PPT解析优化还有什么优化3.agent调用工具不正确怎么办4.采用 sft或者强化学习怎么来解决5.ppo算法为什么有reward model 又有critic model6.function cal能力提升采用grpo的话奖励函数怎么设计?除了结果奖励和可以怎么设计过程奖励7.agent的记忆力机制，记忆力该怎么设计

岗位名称：大语言模型算法面试时长：1h–1.5h自评分：8/10是否下一轮：是模型架构与基础原理目前主流大语言模型在架构设计上有哪些异同点？（追问）Decoder-only 和 Encoder-Decoder 在实际应用场景上有什么区别？介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？（追问）如果减少头数会发生什么？是否一定性能下降？什么是大语言模型的涌现能力？目前对该现象的研究有哪些发现？（追问）涌现能力是否和模型规模线性相关？什么是 Embedding？词嵌入和句嵌入有何不同？（追问）Embedding 层是否会参与微调？为什么？大语言模型中的 Tokenization 是如...