Hansen

A2A（Agent-to-Agent）协议是多智能体系统中实现智能体之间高效通信与协作的关键机制。本文将深入解析A2A协议的核心概念、通信流程以及在实际应用中的设计原则，帮助你在面试中全面展示对多智能体系统通信机制的理解和实践能力。

MCP（Model Context Protocol）作为大模型交互的关键协议，定义了模型与工具之间的通信规范。本文将从MCP的基本概念入手，深入解析其核心组件、通信流程以及在实际工程中的应用场景，帮助你在面试中全面展示对MCP的理解和实践能力。

在大模型应用中，流式输出和实时交互是提升用户体验的关键。本文将从HTTP协议的基本请求响应模式，演进到SSE（Server-Sent Events）的单向流式输出，再到WebSocket的双向实时通信，详细解析每种技术的原理、优缺点以及适用场景，帮助你在面试中清晰阐述大模型交互的工程实现。

本文系统总结了大模型工程的三大核心能力：Prompt Engineering、Context Engineering 与 Harness Engineering，详细解析了它们的定义、技术细节、优缺点以及在实际系统设计中的应用，帮助读者全面理解和掌握大模型工程的核心技能。

基于资料中的基础篇思路整理，汇总Java基础高频面试问题与标准化回答模板，覆盖面向对象、集合、异常、泛型、反射、并发基础等核心知识点。

本文将RAG检索优化拆解为四个层次：索引层决定知识怎么存，查询层决定问题怎么转换，召回层决定从哪些路径去找，重排序层决定哪些内容最终进入Prompt。围绕这四层给出方法论、参数建议、评估指标与线上排障路径，并结合Spring AI + Milvus提供可落地实践。

本文聚焦RAG中的Embedding环节，系统讲解语义向量化的核心原理、相似度度量方法、主流模型选型思路、向量维度与性能成本权衡，并结合Spring AI给出可落地实现与评估方法，帮助你在面试和工程实践中把“检索质量”讲清、做稳、持续优化。

本文聚焦RAG系统中的关键环节——文档切割（Chunking）。从切割目标、常见策略、参数设计到评估与排障，系统讲清“为什么切、怎么切、如何验证切得好”，并以Spring AI为主给出可落地实现思路，帮助你在面试与工程实践中都能稳住这一高频考点。

本文系统梳理RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心原理与工程实践，覆盖Naive RAG、Advanced RAG、Agentic RAG三种范式，对检索优化、评估指标和常见故障排查给出可落地方法，并结合Spring AI与LangChain4j提供Java生态实现思路，帮助你在面试和实战中都能讲清、做对、调优。

本文详细介绍了大模型推理范式的三大阶段：Chain of Thought（CoT）、Tree of Thought（ToT）和Graph of Thought（GoT）。通过对比分析，阐述了它们在推理能力、适用场景和工程实现上的差异，帮助读者理解如何选择合适的推理范式来提升Agent的性能。