目标与定位
本计划旨在通过为期 7 天的集中强化，系统性梳理 AI 智能体（Agent）领域的核心技术、主流框架及前沿动态，并针对性地准备面试高频考点、项目经验阐述和技术深度讨论，最终提升在 AI Agent 相关岗位面试中的竞争力。
定位: 这不是一个零基础入门教程，而是面向已有一定基础（已完成初步学习或实践）的开发者，进行的知识体系化、面试导向型的复习与拔高计划。
目标: 深入理解
LangChain 的核心组件与设计哲学，熟练阐述其价值，准备相关项目经验和技术细节的问答。
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回顾 LangChain 解决的核心问题（LLM 应用开发的复杂性）。
用自己的话清晰解释 LangChain 的核心架构（模块化、链式思想）。
准备 LangChain 相比直接调用 API 的优势论点（代码复用、集成工具、状态管理等）。
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Prompts: 复习 Prompt 模板化、Few-shot 示例、输出解析器的使用。
Memory: 对比不同 Memory 类型的适用场景和原理。
Chains: 理解顺序链、路由链等不同 Chain 的逻辑和应用。
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梳理你构建的简单问答 Chain 或 Agent 项目。
应用
STAR 法则，准备清晰描述项目背景、任务、你的具体行动和结果。
准备描述遇到的挑战以及你的调试方法和解决方案。
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练习回答："请介绍一下 LangChain 的主要模块和它们之间的关系？"
练习回答："LangChain 中的 Chain 和 Agent 有什么区别和联系？"
练习回答："请解释一下 ReAct Agent 的工作原理。"
目标: 理解
AutoGen 等多智能体框架的设计思想，掌握其与单 Agent 框架的区别，准备讨论协作机制和应用场景。
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准备清晰对比 AutoGen 与 LangChain Agent 的异同点。
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准备 1-2 个 AutoGen 的典型应用场景案例。
思考 AutoGen 框架的优势和潜在挑战。
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练习回答："AutoGen 和 LangChain Agent 的主要区别是什么？各自适合什么场景？"
练习回答："请描述一下 AutoGen 实现多智能体协作的关键机制。"
目标: 牢固掌握
RAG 的原理、流程与优化策略，准备 RAG 项目的深度阐述，尤其突出优化经验。
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详细准备 RAG 项目的介绍，应用 STAR 法则。
重点突出你采取的优化措施和效果。
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练习回答："请详细介绍一下 RAG 的工作流程。"
练习回答："在你的 RAG 项目中，你遇到了哪些挑战？是如何优化的？"
目标: 了解 LLM 在虚拟主播场景的应用模式和技术构成；理解 MCP 协议的背景、架构和价值，为讨论前沿技术趋势做准备。
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梳理 AI Vtuber 的系统架构图和各模块关键技术。
思考智能体技术如何赋能 AI Vtuber。
准备讨论该方向的应用前景、技术挑战。
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掌握 MCP 的架构和基本通信流程。
重点理解 MCP 在多 Agent 系统的应用价值。
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练习回答："你了解 LLM 在虚拟主播领域的应用吗？它的关键技术有哪些？"
练习回答："Anthropic 提出的 MCP 协议主要是为了解决什么问题？"
目标: 理解 Manus 类通用智能体的核心理念、架构和技术路径，了解开源复现情况，准备深入讨论 Agent 的自主规划与执行能力。
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LLM 的任务规划能力实现。
环境交互的实现方式。
多 Agent 间的通信与协调。
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练习回答："你了解像 Manus 这样的通用 AI 智能体吗？它的核心工作原理是什么？"
练习回答："实现一个 Manus 这样的智能体，你认为关键的技术挑战在哪里？"
目标: 整合一周所学，系统性梳理项目亮点，进行模拟面试，最终查漏补缺。
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确保每个项目都能用 STAR 法则清晰阐述，并突出技术深度和量化成果。
针对目标岗位，再次确认项目介绍的侧重点。
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快速回顾 Day 1-6 的核心知识点和面试要点。
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最终确认 2-3 个有深度、与岗位和公司相关的提问。
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本冲刺计划提供了一个结构化的路径，但请根据自身情况灵活调整时间和侧重点。关键在于主动复习、深度思考、有效表达。祝你在一周后信心满满，面试成功！