本文为AI产品经理面试备考指南，包含20道高频真题（涵盖项目经验、数据处理、算法理解、伦理问题等），并提供了STAR/CAR结构化答题技巧。强调面试前需进行设备检查、案例准备和模拟训练，回答时需注意逻辑清晰、案例多样。文末附赠104G大模型学习资源包（含视频教程、路线图、电子书及面试题解），由资深从业者与专家联合整理，适合不同基础的学习者，助力转行AI领域。

本文总结了Transformer和BERT模型的核心知识点。重点包括：1）Self-Attention机制及其缩放原理，解释了为什么需要对QK进行scaling以防止梯度消失；2）LayerNorm与BN的对比分析，说明NLP中采用LayerNorm的合理性；3）BERT的三个embedding相加原理；4）多头注意力的优势及实现方式；5）WordPiece/BPE分词方法的作用，避免OOV问题同

在 AI 进入“全民 Agent”时代后，越来越多的应用不再依赖单一大模型，而是通过多个专职代理（Agent）协同工作，去完成复杂任务。比如一个电商智能客服场景，用户输入“我忘了登录密码，还想查询信用卡账单”，背后可能需要登录助手、信用卡助手、知识库检索助手多个代理协同处理。问题来了：到底该把用户请求路由给哪个代理？ 如果路由错了，不仅会让系统答非所问，还会增加调用成本，甚至引发用户对 AI 系统

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本文系统解读了AI智能体从实验室走向实际应用的关键路径。首先阐述了AI智能体的三大核心架构（模型、工具、编排层），然后提出了完整的运营方法论（AgentOps），重点解决工具管理、步骤追溯和持续优化三大问题。文章详细介绍了评估AI智能体的三个维度（基础能力、做事步骤、评分机制），并深入探讨了多智能体协同模式及其在科研领域的成功案例。最后指出AI智能体落地应用的三大关键要素：体系化运营、多维评估和协

本文系统解读了AI智能体从实验室走向实际应用的关键路径。首先阐述了AI智能体的三大核心架构（模型、工具、编排层），然后提出了完整的运营方法论（AgentOps），重点解决工具管理、步骤追溯和持续优化三大问题。文章详细介绍了评估AI智能体的三个维度（基础能力、做事步骤、评分机制），并深入探讨了多智能体协同模式及其在科研领域的成功案例。最后指出AI智能体落地应用的三大关键要素：体系化运营、多维评估和协

本文探讨了如何优化RAG系统的多轮会话能力，提出查询重写（Query Rewriting）作为核心策略。通过将当前问题与对话历史结合生成独立完整的新问题，有效解决上下文依赖问题。文章以LlamaIndex和LangChain框架为例，展示了具体实现方案，包括CondenseQuestionChatEngine和ConversationalRetrievalChain的应用。此外还介绍了进阶优化策略

本文探讨了如何优化RAG系统的多轮会话能力，提出查询重写（Query Rewriting）作为核心策略。通过将当前问题与对话历史结合生成独立完整的新问题，有效解决上下文依赖问题。文章以LlamaIndex和LangChain框架为例，展示了具体实现方案，包括CondenseQuestionChatEngine和ConversationalRetrievalChain的应用。此外还介绍了进阶优化策略

文章摘要：本文探讨了AI智能体的发展现状与局限性，指出当前智能体系统虽能执行复杂任务，但仍面临模型幻觉、执行偏差等问题。文章提出"人在环路"(HITL)干预策略，建议将人类深度整合到智能体生命周期中，包括共同规划、执行、合规等环节。同时介绍了智能体AI的参考架构、风险管理框架，并强调需要针对不同场景设计专门的UI/UX支持人机协作。最后指出，有效的人机协作策略是推动企业级智能体

文章摘要：本文探讨了AI智能体的发展现状与局限性，指出当前智能体系统虽能执行复杂任务，但仍面临模型幻觉、执行偏差等问题。文章提出"人在环路"(HITL)干预策略，建议将人类深度整合到智能体生命周期中，包括共同规划、执行、合规等环节。同时介绍了智能体AI的参考架构、风险管理框架，并强调需要针对不同场景设计专门的UI/UX支持人机协作。最后指出，有效的人机协作策略是推动企业级智能体