技术派 - 学编程就上技术派

二哥编程星球应该说是整个编程圈子里性价比最高的星球，没有之一！别人没有实战项目，我们有，PaiFlow工作流编排Agent、前后端分离技术派、RAG 派聪明 Java 和 Go 版，微服务 PmHub，轮子 mydb、入门编程喵 - 别人没有八股，我们有，面渣逆袭的口碑相信大家都有耳闻，顺嘴，好背，帮助无数的球友和面试官掰扯 - 别人没有简历修改服务，我们有，相信改过简历的球友都知道，从教育背景、基本信息，到专业技能、项目经历、实习经历，我们无微不至。 - 每一个球友提问，也都是竭尽全力，诚恳到极致。

TypeScript 版 PaiCLI 正式开源，5396 行代码实现完整终端 Agent CLI，涵盖 ReAct 推理、Ink+React TUI、Plan-and-Execute、Multi-Agent 编排、MCP 协议、Skill 系统等核心能力，附简历包装模板。

Python 版 PaiCLI 正式开源，4428 行代码实现完整终端 Agent CLI，涵盖 ReAct 推理、MCP 协议、三层记忆、RAG 代码检索等核心能力，附简历包装模板。

面试官问你：“Agent 怎么避免上下文爆炸？”如果你回答“把旧的对话删掉就行了”，那完蛋，这道送分题你又没能把握住。 为什么？ 因为删多了 Agent 会忘掉关键信息，删少了窗口依然不够用。核心不是删不删，而是怎么在不丢关键信息的前提下控制上下文长度。

腾讯混元 Hy3 正式版发布，用 WorkBuddy 实测工具使用、规划、长程执行、多源理解四项 Agent 能力，附完整提示词和官方数据。

面试官问你：“一个 Agent 有哪些核心组件？”如果你回答“一个 LLM 加上几个工具”，面试官会觉得你的理解得太粗糙了，根本不懂 Agent。讲真，我有读过 Claude Code 的源码，发现 90% 的代码都是在做基础设施，LLM 和工具调用只是冰山一角。 为什么？ 因为一个能跑的 Agent，至少需要五大核心组件协作。模型是大脑，工具是手脚，记忆是经验，规划是策略，Harness 是躯干。缺一不可。

面试官问你：“说说 Agent 是如何工作的？”如果你回答“就是一个 while 循环，调模型、调工具、再调模型”，那恭喜你，这道送分题你又没把握住，呜呜呜。 为什么？ 因为 Agent 的工作流程，远不止“调模型、调工具”这么简单。

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面试官问这道题，考两层：第一，ReAct 的三步循环你能不能完整说清楚；第二，它和 CoT 思维链的本质区别在哪，你能不能一句话点透。