# 大模型面试实战：从 LLM 原理到 Agent 架构
填补理论与工程落地的认知断层
这门课程直接针对大模型应用开发岗位的高频面试痛点，解决“知其然不知其所以然”的困境。它不泛泛而谈概念，而是深入剖析底层机制与上层应用的连接点。适合具备 Python 基础、了解基本 API 调用但无法清晰解释 Transformer 内部机制、RAG 链路细节或 Agent 决策逻辑的开发者。如果你能写出简单的 Chatbot，但在回答“为什么引入 Rerank”、“多 Agent 如何避免死循环”或“指令微调与 RAG 的适用边界”时卡壳，这套资料正是为你准备的。建议优先观看关于 LLM 核心组件（如 Attention 机制、Token 化）的章节，建立地基；随后重点研读 Agent 核心循环、记忆管理及任务分解模块；最后结合 RAG 向量数据库与 Embedding 的相关条目，理解检索增强生成的完整闭环。
构建可落地的 Agent 系统能力
学完这门课，你应能独立设计并解释一个包含规划、记忆、工具调用和反思环节的垂直领域 Agent。你不仅能复述 ReAct 提示策略的工作原理，还能根据具体业务场景判断何时使用 Zero-Shot 或 Few-Shot 提示，以及如何通过温度参数和 Top-K 采样控制输出稳定性。更重要的是，你能识别并缓解 LLM 幻觉问题，理解 Prompt 注入攻击的防御逻辑，并在架构层面区分单 Agent 与多 Agent 系统的协作模式。面对“如何设计通用 Agent 框架”这类系统设计题时，你能清晰阐述执行循环、外部 API 调用及短期/长期记忆的实现路径，展现出具备工程落地能力的架构思维。
配合练习与自我检验方法
不要只被动观看视频，建议采用“费曼技巧”进行配套练习。每看完一个核心概念（如“LLM 为何产生幻觉”或“向量相似度搜索实现”），尝试用自己的话在白板或笔记中画出其数据流向图，并列出三个可能的追问点。对于 RAG 和微调的选择问题，可以设计一个简单的对比实验：假设你有一个企业内部知识库，分别用 RAG 和微调方式注入知识，从成本、更新频率、幻觉率三个维度撰写一份简短的技术选型报告。资料包中的视频时长普遍较短且聚焦单一问题，非常适合碎片化时间复习。务必结合代码实践，例如手动编写一个简单的 RAG 管道或模拟 Agent 的执行循环，将视频中的理论解释映射到实际代码逻辑中。只有当你能独立拆解并重构一个智能体应用时，才算真正补齐了这块能力缺口。
课程目录
15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_.mp4 [18.3 MB] 75.12_Rerank 在 RAG 中起什么作用.mp4 [16.4 MB] 5.05_Agent 的核心组件有哪些.mp4 [15.9 MB] 60.13_多 Agent 如何协作.mp4 [15.5 MB] 19.03_什么是 Token_.mp4 [12.6 MB] 1.01_什么是 AI Agent 它与传统 AI 有什么区别.mp4 [19.9 MB] 22.06_注意力机制(Attention)是怎么工作的_.mp4 [15.5 MB] 1777725478123.png [493.5 KB] 18.02_LLM 是如何训练的_.mp4 [13.0 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] 30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4 [14.0 MB] 26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4 [12.5 MB] 34.02_Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别.mp4 [11.0 MB] 72.09_向量相似度搜索是如何实现的.mp4 [14.0 MB] 7.07_什么是自主 Agent.mp4 [15.2 MB] 54.07_什么是执行循环（Execution Loop）.mp4 [12.1 MB] 70.07_什么是向量数据库.mp4 [14.8 MB] 24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4 [12.6 MB] 44.12_如何控制 LLM 的输出格式.mp4 [11.6 MB] 40.08_什么是 Prompt 注入攻击.mp4 [15.3 MB] 25.09_什么是幻觉(Hallucination)_.mp4 [14.6 MB] 62.15_如何设计一个通用 Agent 框架.mp4 [14.0 MB] 63.16_如何设计一个垂直领域 Agent.mp4 [14.3 MB] 16.16_Agent 的能力边界在哪里_.mp4 [14.1 MB] 57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现.mp4 [13.7 MB] 36.04_为什么 CoT 能提升推理能力.mp4 [13.8 MB] 48.01_一个完整的 Agent 架构包含哪些部分.mp4 [13.3 MB] 17.01_什么是大语言模型(LLM)_.mp4 [13.3 MB] 53.06_Agent 如何调用外部 API.mp4 [13.4 MB] 66.03_为什么 Agent 需要 RAG.mp4 [12.2 MB] ⭐不要加视频中的老师微信.txt [147.0 B] 67.04_什么是向量嵌入（Embedding）.mp4 [15.9 MB] 11.11_什么是推理引擎_.mp4 [15.7 MB] 2.02_什么是 Agentic AI.mp4 [14.3 MB] 78.15_RAG 和微调如何选择.mp4 [14.4 MB] 31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4 [12.3 MB] 23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_.mp4 [11.9 MB] 38.06_什么是 ReAct 提示策略.mp4 [11.0 MB] 32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用_.mp4 [15.7 MB] 12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4 [13.5 MB] 28.12_开源模型 vs API 模型，如何选择_.mp4 [16.2 MB] 64.01_什么是 RAG（检索增强生成）.mp4 [14.9 MB] 42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板.mp4 [10.4 MB] 76.13_RAG 如何解决长上下文问题.mp4 [15.2 MB] 4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent.mp4 [16.9 MB] 55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复.mp4 [13.3 MB] 20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4 [13.2 MB] 58.11_Agent 如何管理状态（State Management）.mp4 [12.6 MB] 21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4 [15.6 MB] 68.05_什么是文档分块（Chunking）.mp4 [14.0 MB] 73.10_如何优化 RAG 的召回率.mp4 [15.5 MB] 45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性.mp4 [11.2 MB] 59.12_什么是 Agent 的自我反思（Reflection）.mp4 [12.3 MB] 79.16_RAG 落地最难的问题是什么.mp4 [16.0 MB] 13.13_什么是环境交互_.mp4 [13.9 MB] 29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4 [14.2 MB] 49.02_Agent 的规划（Planning）机制是什么.mp4 [22.6 MB] 43.11_System Prompt 和 User Prompt 有什么区别.mp4 [12.0 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] 69.06_如何选择合适的 Chunk Size.mp4 [14.8 MB] 71.08_常见向量数据库有哪些 如何选择.mp4 [15.7 MB] 35.03_什么是思维链（Chain of Thought）.mp4 [10.5 MB] 10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4 [14.9 MB] 74.11_如何优化 RAG 的精确率.mp4 [12.3 MB] 39.07_如何设计稳定可靠的 Prompt.mp4 [13.8 MB] 9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4 [16.3 MB] 37.05_什么是自洽性（Self-Consistency）.mp4 [11.5 MB] 3.03_LLM 与 Agent 有什么区别.mp4 [13.9 MB] 61.14_Agent 如何进行任务优先级排序.mp4 [18.6 MB] 46.14_如何为多步骤任务设计 Prompt.mp4 [13.1 MB] 27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4 [13.6 MB] 56.09_Agent 的记忆系统有哪些设计模式.mp4 [18.1 MB] 8.08_什么是目标驱动型 Agent_.mp4 [16.7 MB] 14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_.mp4 [16.3 MB] 33.01_什么是提示词工程（Prompt Engineering）.mp4 [9.5 MB] 77.14_RAG 如何减少幻觉.mp4 [13.4 MB] 65.02_RAG 的工作流程是什么.mp4 [13.8 MB] 52.05_工具调用和函数调用是什么 有什么区别.mp4 [13.3 MB] 47.15_Prompt 对 Agent 行为有什么影响.mp4 [14.1 MB]
