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1.和传统SFT相比，RLHF旨在解决语言模型中的哪些核心问题？2.在Agent的设计中，“规划能力”至关重要。请谈谈目前有哪些主流方法可以赋予LLM规划能力？（例如CoT, ToT, GoT*)3.什么是多智能体系统？让多个LLM Agent协同工作相比于单个Agent有什么优势？又会引入哪些新的复杂性？4.你用过哪些Agent框架？选型是如何选的？你最终场景的评价指标是什么？5.你简历中的客服Agent项目，是如何判断用户意图是否需要调用外部API的？用了分类模型还是prompt判断？6.大模型生成工具调用时，如何避免参数格式错误？有哪些后处理或约束解码方法？7.当多个工具都能完成子任务时，你的Agent如何做选择？有没有引入打分或排序模块？8.在Agent中引入“记忆”机制时，为什么常用向量数据库？如何设计embedding和检索策略？9.项目上线后，你是如何收集bad case并迭代模型/策略的？有做在线学习吗？