大模型岗位的面试有个特点：简历上写着「熟悉 Transformer」「做过 RAG」，面试官追问两句就露底。不是你没用过，是你没想清楚为什么这么做、换一种做法会怎样。这门课针对的就是这个缺口——它不讲怎么调 API，而是把面试里高频出现的概念和追问路径拆开，让你知道自己到底是真懂还是只是见过。

它盯住的是哪块能力缺口

课程内容集中在大模型应用层的几个硬概念上：Agent 与传统 AI 的边界、Agentic AI 和普通 LLM 调用的区别、Agent 的核心组件拆解、自主 Agent 的判定标准，以及多步推理是怎么被 Agent 一步步实现的。这些恰好是面试里最容易问、也最容易答得含糊的地方。

典型场景是这样：面试官问「你说做过 Agent，那它和直接调 LLM 有什么区别」，很多人会答「Agent 能调用工具」。这个回答不算错，但只停在表面。真正想听的是你对循环结构、状态管理、决策触发条件的理解。课程里把这类问题逐层展开，对应的就是这种「答得到但答不透」的缺口。

面试官真正想听什么

从主题线索看，课程把知识点和面试追问绑在一起处理，而不是孤立地讲概念。比如「什么是自主 Agent」这个问题，背后往往跟着「自主性怎么衡量」「哪些环节还需要人介入」「失败时怎么回退」。这些问题没有标准答案，但答题时能不能说出判断维度，直接决定面试官对你的评级。

再比如多步推理和 Agent 的关系。很多人能说出 ReAct、CoT 这些词，但被问到「多步推理的每一步由谁决定、出错后怎么纠偏」时就卡住了。课程把这类链路问题摆出来，练的是把零散名词串成一条能讲清楚的逻辑线。

看完应该能回答的问题

  • AI Agent 和传统 AI 系统在架构上的分界点在哪里，不只是「能不能调用工具」。
  • LLM 和 Agent 的关系怎么表述才准确，谁是能力底座、谁是调度层。
  • Agentic AI 和「用了大模型的 AI」区别在哪，什么情况下不该叫 Agent。
  • 一个 Agent 最少需要哪几个核心组件，去掉其中一个会出什么问题。
  • 自主 Agent 的「自主」具体指哪些决策权，人在回路可以放在哪一环。
  • 多步推理在 Agent 里怎么落地，中间步骤的错误如何被发现和处理。

这些问题覆盖了从概念定义到架构判断的不同层次。如果你能对着它们完整讲一遍并且经得起追问，面试里关于 Agent 的部分基本不会失分。

适合谁，以及怎么用

适合两类人。一类是准备转型做大模型应用岗、但知识结构还停在「会调接口」阶段的开发者；另一类是在职但发现自己在团队里说不清架构决策依据、想补上概念短板的人。如果你已经在做 Agent 相关项目并且能清楚讲出设计取舍，这门课对你偏基础，可以跳过。

用法上建议别按顺序刷完就完。先挑自己答不上来的那几个问题，看完对应部分后合上材料，用自己的话复述一遍，再想象面试官追问「那如果……呢」，看能不能接住。能接住，才算过关；接不住，说明还停在记忆层，没到理解层。

【小哲讲大模型】 面试通关秘籍

大模型面试技巧全解析

编辑点评

深入浅出讲解大模型原理与面试技巧，助你轻松应对AI领域面试。

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课程亮点

• 大模型原理深入浅出
• 面试技巧全面解析
• AI领域面试必备

课程目录

【小哲讲大模型】 面试通关秘籍必看.png  [493.5 KB]
55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复.mp4  [13.3 MB]
77.14_RAG 如何减少幻觉.mp4  [13.4 MB]
74.11_如何优化 RAG 的精确率.mp4  [12.3 MB]
35.03_什么是思维链（Chain of Thought）.mp4  [10.5 MB]
9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4  [16.3 MB]
17.01_什么是大语言模型(LLM)_.mp4  [13.3 MB]
19.03_什么是 Token_.mp4  [12.6 MB]
57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现.mp4  [13.7 MB]
71.08_常见向量数据库有哪些 如何选择.mp4  [15.7 MB]
30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4  [14.0 MB]
18.02_LLM 是如何训练的_.mp4  [13.0 MB]
67.04_什么是向量嵌入（Embedding）.mp4  [15.9 MB]
12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4  [13.5 MB]
26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4  [12.5 MB]
37.05_什么是自洽性（Self-Consistency）.mp4  [11.5 MB]
22.06_注意力机制(Attention)是怎么工作的_.mp4  [15.5 MB]
25.09_什么是幻觉(Hallucination)_.mp4  [14.6 MB]
48.01_一个完整的 Agent 架构包含哪些部分.mp4  [13.3 MB]
79.16_RAG 落地最难的问题是什么.mp4  [16.0 MB]
2.02_什么是 Agentic AI.mp4  [14.3 MB]
7.07_什么是自主 Agent.mp4  [15.2 MB]
16.16_Agent 的能力边界在哪里_.mp4  [14.1 MB]
10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4  [14.9 MB]
14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_.mp4  [16.3 MB]
29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4  [14.2 MB]
78.15_RAG 和微调如何选择.mp4  [14.4 MB]
20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4  [13.2 MB]
73.10_如何优化 RAG 的召回率.mp4  [15.5 MB]
21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4  [15.6 MB]
27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4  [13.6 MB]
11.11_什么是推理引擎_.mp4  [15.7 MB]
5.05_Agent 的核心组件有哪些.mp4  [15.9 MB]
36.04_为什么 CoT 能提升推理能力.mp4  [13.8 MB]
1.01_什么是 AI Agent 它与传统 AI 有什么区别.mp4  [19.9 MB]
38.06_什么是 ReAct 提示策略.mp4  [11.0 MB]
42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板.mp4  [10.4 MB]
24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4  [12.6 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]
3.03_LLM 与 Agent 有什么区别.mp4  [13.9 MB]
40.08_什么是 Prompt 注入攻击.mp4  [15.3 MB]
31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4  [12.3 MB]
59.12_什么是 Agent 的自我反思（Reflection）.mp4  [12.3 MB]
64.01_什么是 RAG（检索增强生成）.mp4  [14.9 MB]
58.11_Agent 如何管理状态（State Management）.mp4  [12.6 MB]
66.03_为什么 Agent 需要 RAG.mp4  [12.2 MB]
6.06_Agent 和 Chatbot 的区别.mp4  [12.4 MB]
50.03_什么是任务分解 Agent 如何做任务分解.mp4  [16.2 MB]
13.13_什么是环境交互_.mp4  [13.9 MB]
49.02_Agent 的规划（Planning）机制是什么.mp4  [22.6 MB]
32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用_.mp4  [15.7 MB]
62.15_如何设计一个通用 Agent 框架.mp4  [14.0 MB]
47.15_Prompt 对 Agent 行为有什么影响.mp4  [14.1 MB]
63.16_如何设计一个垂直领域 Agent.mp4  [14.3 MB]
28.12_开源模型 vs API 模型，如何选择_.mp4  [16.2 MB]
72.09_向量相似度搜索是如何实现的.mp4  [14.0 MB]
54.07_什么是执行循环（Execution Loop）.mp4  [12.1 MB]
46.14_如何为多步骤任务设计 Prompt.mp4  [13.1 MB]
70.07_什么是向量数据库.mp4  [14.8 MB]
51.04_Agent 的决策机制是什么.mp4  [12.9 MB]
41.09_如何防御 Prompt 注入.mp4  [11.9 MB]
4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent.mp4  [16.9 MB]
45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性.mp4  [11.2 MB]
52.05_工具调用和函数调用是什么 有什么区别.mp4  [13.3 MB]
69.06_如何选择合适的 Chunk Size.mp4  [14.8 MB]
39.07_如何设计稳定可靠的 Prompt.mp4  [13.8 MB]
43.11_System Prompt 和 User Prompt 有什么区别.mp4  [12.0 MB]
34.02_Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别.mp4  [11.0 MB]
76.13_RAG 如何解决长上下文问题.mp4  [15.2 MB]
44.12_如何控制 LLM 的输出格式.mp4  [11.6 MB]
15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_.mp4  [18.3 MB]
60.13_多 Agent 如何协作.mp4  [15.5 MB]
23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_.mp4  [11.9 MB]
33.01_什么是提示词工程（Prompt Engineering）.mp4  [9.5 MB]
65.02_RAG 的工作流程是什么.mp4  [13.8 MB]
53.06_Agent 如何调用外部 API.mp4  [13.4 MB]
8.08_什么是目标驱动型 Agent_.mp4  [16.7 MB]
75.12_Rerank 在 RAG 中起什么作用.mp4  [16.4 MB]
68.05_什么是文档分块（Chunking）.mp4  [14.0 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

理解大模型核心概念
掌握面试技巧
提升AI领域竞争力

祝您学习愉快！

学有所成，前程似锦！