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AI产品经理面试高频问题(12)-智能体Tool Use问题 #产品经理面试 #AI产品经理 #大厂面试 #面经 #智能体 这是一道送命题 针对主导过AI agent项目的产品经理。 如果你的简历中中有AI agent项目,一定要听完本视频。 问题分析 面试官为什么会问这个问题 考察你是否真正理解AI agent的工具调用,并且是否在项目中真正使用过。 考察你对工具调用的全链路处理。 …… 回答策略 结合自己的项目实践!【非常重要】 炫技:本质(Why) -> 实现(How) -> 工程挑战(Experience) 复杂场景如何处理! 【AI产品经理课程中有详细讲解,50个小时的课程中,其中有4个小时讲AI agent】 全部来自VIP陪跑学员面试录音,面试复盘 面试录音展示 面试录音展示 面试复盘也是我们高offer率的保障,也是我们求职陪跑标准sop流程之一。 我们的服务流程:简历改写(重构AI项目)和投递策略【解决面试邀约量】→面试前辅导 → 面试后复盘 把面试中,面试官真实的提问以及回答策略分享给大家,而非网传的猜测的面经。 回答范例(不要背诵,要理解后转换为自己的语言) 开场白(一语道破本质) “对于AI Agent中的Tool Use,我认为它是LLM从‘全知全能的空谈家’进化为‘解决实际问题的实干家’的关键跃迁。本质上,它是将LLM强大的语义理解与推理能力与外部世界的执行能力相结合的桥梁。” 第一:核心价值与原理(展示你懂底层) “首先,Tool Use主要解决了LLM原生存在的三个核心痛点: 幻觉问题: 通过调用搜索或数据库工具,实现知识召回,确保存储的信息是准确和实时的。 计算与逻辑短板: LLM不擅长精确数学计算,Tool Use可以让它调用Python解释器或计算器来保证精度。 与物理/数字世界交互: LLM本身只能输出Token,通过Tool Use,它才能真正执行发邮件、操作数据库、控制IoT设备等动作,当然这也是Re-Act架构的AI agent的核心能力。 其核心闭环是:Prompt构建 -> 模型推理 -> 参数提取 -> 外部运行时执行 -> 结果回填 -> 模型最终生成。这不仅仅是一个API调用,而是一个完整的认知-决策-执行反馈循环。” 第二层:工程落地的关键挑战(展示你有实战经验) “在实际开发Agent的过程中
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