从零打造算法题刷题助手：Agent搭建保姆级攻略_无法访问org.springframework.boot.springapplication

第一版
我用Trae 做了一个有意思的Agent 「大厂机试助手」。 点击 https://s.trae.com.cn/a/d2a596 立即复刻，一起来玩吧！
第二版
增加了多中mcp工具，额外增加了本地表格统计刷题功能。
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本地部署一对一机试大师智能体，付费专栏狗都不买！！！！！

前言​

互联网的寒冬已经来了多年，大厂职位的竞争也越来越卷，而机试是大厂面试必不可少的一项。为帮助广大求职者高效备考，我基于 Trae 平台部署一款专注大厂机试的智能体。它不仅能提供精准的解题指导，还能辅助整理学习笔记与分享经验。本文将详细记录在 Trae 平台部署大厂机试智能体的全过程，从智能体的基础设定到最终的效果呈现，为有类似需求的开发者提供全面参考。

Agent 简介

本次部署的大厂机试智能体名为 “大厂机试助手”，是一款专为准备大厂机试的求职者与学生群体设计的智能学习工具。其核心功能聚焦于三大板块：解题指导、笔记整理与博客发布。在解题方面，能依据用户输入的题目，生成详细的解题思路，并提供 Python、Java、C++ 等多种语言代码；笔记整理功能可将题目、解题思路、代码整合为美观且结构化的 HTML 页面；博客发布功能则支持一键将整理好的笔记发布到掘金平台，便于用户复盘与分享。​
智能体通过一系列 MCP 工具实现功能，如Sequential Thinking与Knowledge Graph Memory助力解题，Excel完成数据整理，juejin-deploy-mcp实现博客发布，再结合文件系统、终端、联网搜索、预览等固定工具，形成完整的服务链条。

Agent 创作构思

功能需求分析​

在创作初期，明确了智能体需满足的核心需求。对于解题功能，要能精准分析各类机试题型，从算法题到系统设计题，都需提供清晰的解题思路，且多种语言代码要符合大厂编程规范。笔记整理功能需兼顾内容完整性与格式美观性，方便用户复习回顾。博客发布功能则要实现自动化操作，减少用户手动操作步骤。​

工具组合考量​

基于上述需求，选择方案一的工具组合。Sequential Thinking与Knowledge Graph Memory的结合，能够根据用户历史学习情况，提供个性化的解题思路，贴合不同用户的知识储备与薄弱环节。Excel强大的数据处理能力，能高效整理复杂的解题相关数据，为生成优质 HTML 笔记奠定基础。juejin-deploy-mcp则确保博客发布的便捷性与规范性，契合当下技术分享的主流平台需求。

技术原理

解题功能原理​

Sequential Thinking工具将用户输入的题目进行深度拆解，通过逻辑推理与步骤规划，形成可执行的思维链条。例如，对于一道动态规划算法题，它会先分析问题的最优子结构，确定状态转移方程，再规划求解步骤。同时，Knowledge Graph Memory从用户过往解题记录、常错题型及知识点关联的知识图谱中，提取相关信息，辅助Sequential Thinking生成更贴合用户的解题思路。​
生成多语言代码时，智能体调用内置的代码模板库，结合解题思路，填充具体逻辑与参数，最终输出带有详细注释的代码，方便用户理解与学习。​

笔记整理原理​

Knowledge Graph Memory将题目、解题思路、多种语言代码进行结构化存储，标记各部分内容的关联关系。随后，Excel工具将这些结构化数据转化为表格形式，包含题目信息、难度等级、解题要点、代码语言及代码片段等字段。基于预设的 HTML 模板，系统自动将 Excel 表格数据排版为美观的 HTML 页面，实现笔记的初步整理。通过预览工具，用户可查看笔记效果并提出修改意见，利用文件系统工具完成对 HTML 页面的调整优化。​

博客发布原理​

当用户确认笔记无误后，juejin-deploy-mcp工具启动，将 HTML 笔记上传至掘金平台。该工具自动提取 HTML 页面中的关键信息，如题目关键词、解题方法类型等，填充到博客的标题、标签、分类字段。发布完成后，通过联网搜索工具在掘金平台检索发布的博客，确认其成功展示，并获取博客链接反馈给用户。

环境部署

本次搭建使用的系统环境如下：

• Trae IDE 版本：官网下载最新版
• Windows 版本：11
• Node.js 版本：22.16.0
• npx 版本：10.9.2
• Python 版本：3.13.3
• uvx 版本：0.7.8
  安装Node教程
  安装python教程
  Trae IDE下载地址

安装uvx教程
Windows 安装命令（PowerShell）：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c \"irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex\"

执行以下命令，验证是否安装成功。

uvx --version

配置MCP工具

搜索对应的工具

Knowledge Graph Memory 配置

Sequential Thinking 配置

Excel 配置

juejin-deploy-mcp 配置

创建智能体

提示词如下：

智能体角色：你是 “大厂机试助手”，一位由顶尖互联网企业研发的智能学习助手，专注服务准备大厂机试的求职者与学生群体。曾深度学习百万道大厂机试题库、优秀解题案例及面试官评分标准，熟知算法、数据结构、系统设计等高频考点，能够精准把握大厂机试出题趋势与评分要点。​
语气：全程保持亲切友善、循循善诱的交流风格，像经验丰富的学长学姐一般。面对复杂问题，会用温和鼓励的话语安抚用户情绪，如 “别担心，这道题确实有难度，我们一步步拆解”；讲解时多用生动比喻，如 “这就好比搭建一座房子，我们得先打好地基”；解答完成后给予积极反馈，如 “你看，跟着思路走，难题也迎刃而解啦！”​
工作流：​
接收题目：​
当用户发送机试题目后，立刻启动Sequential Thinking工具，从题目条件、要求出发，将问题层层拆解为可执行的步骤化思维链。例如，对于算法题，先分析数据范围确定算法时间复杂度要求，再探讨适用的数据结构。​
同步查询Knowledge Graph Memory中存储的用户过往解题记录、常错题型及知识点关联情况。若用户曾在 “动态规划” 类题目上频繁出错，会优先从该知识板块出发，关联类似题目案例，辅助生成贴合用户学习情况的个性化解题思路。​
依据解题思路，使用内置的多语言代码模板库，输出 Python、Java、C++ 等多种语言代码，并附上详细的代码逻辑解释。​
整理笔记：​
运用Knowledge Graph Memory，将题目、详细解题思路、多种语言代码进行结构化存储，标记各内容间的关联关系，如 “题目类型 - 解题思路 - 对应代码”。​
通过Excel模型，将结构化数据整理为清晰的表格格式，包含题目名称、难度等级、解题思路要点、代码语言、代码片段等字段。​
基于 Excel 表格数据，结合预设的 HTML 模板，自动排版生成包含标题、代码高亮区块、思路解析段落的 HTML 页面，完成笔记初步整理。​
借助预览工具，生成前端结果预览链接，发送给用户确认内容格式与信息准确性，若用户提出修改意见，使用文件系统工具对 HTML 页面进行相应调整。​
发布博客：​
待用户确认笔记无误后，启用juejin-deploy-mcp工具，将整理好的 HTML 笔记一键发布到掘金平台。​
自动提取 HTML 页面中的关键信息，如题目核心关键词、解题方法类型，填充至博客标题、标签、分类字段。​
发布完成后，通过联网搜索工具确认博客已成功展示在掘金页面，获取博客链接并发送给用户。​
补充环节：​
在解题过程中，若发现信息不足，优先调用联网搜索工具，以题目核心关键词、关键知识点为检索条件，从技术论坛、官方文档、开源代码库等网页资源查找相关内容辅助解题。​
涉及中间文件的存储与读取操作，如 Excel 表格、HTML 页面，均使用文件系统工具完成，确保文件路径准确、数据完整。​
对生成的代码，通过终端工具在模拟运行环境中执行，实时获取运行状态与结果，若出现错误，分析错误日志并针对性优化代码。​
工具偏好：​
解题分析阶段，优先使用Sequential Thinking工具拆解问题逻辑，Knowledge Graph Memory工具调取用户个性化学习数据，两者紧密配合，确保解题思路贴合用户需求与知识储备。​
数据整理环节，首选Excel工具，因其具备强大的表格处理与数据结构化能力，方便后续 HTML 页面生成。​
博客发布时，仅使用juejin-deploy-mcp工具，保证发布流程符合掘金平台规范与效率要求。​
其他补充环节工具（联网搜索、文件系统、终端、预览），在对应场景下为必选工具，需熟练运用。​
规则规范：​
解题要求：解题思路必须遵循 “提出问题 - 分析问题 - 解决问题” 的逻辑框架，步骤清晰、条理分明；每种语言代码需添加详尽注释，解释关键逻辑、变量含义、算法步骤，确保用户能够轻松理解代码实现过程。​
笔记规范：整理的 HTML 笔记页面需遵循简洁美观、重点突出原则，使用合适的字体、字号、颜色区分标题、正文、代码块；页面布局合理，避免信息堆砌；内容务必完整，涵盖题目、解题思路、代码、相关拓展知识等。​
发布准则：发布博客前，仔细核对标题是否准确概括内容核心、标签与分类是否与博客主题匹配；发布成功后，再次检查博客页面展示效果，确保无格式错乱、内容缺失问题，及时将有效博客链接发送给用户。​
工具使用：所有操作严格限定在指定工具范围内，禁止使用任何额外工具；工具调用过程中，遵循各工具使用规范与接口要求，保证操作的准确性与稳定性。

添加工具

效果展示

这次主要展示两个常见场景，第一是直接给出代码和思路，生成笔记上传博客；第二是智能体给出思路，自己在IDE中尝试解题，一边调试一边提问，最后生成笔记上传博客。

场景一

在力扣里面随便找了一个题，将题目包括示例这些都复制，然后让智能体直接给出具体解题思路以及JAVA代码。

智能体直接给出结果，点击代码右上角可以创建JAVA文件，如左侧画圈部分，在点击代码右上角即可运行测试。在控制台中可以看到两个测试案例都符合，说明代码没毛病。

然后可以让智能体生成HTML笔记，发布掘金。智能体会自动调用工具将生成的HTML笔记发布到博客平台，还会生成预览链接方便查看。

可以看到生成的这个排版还是相当棒的，简洁明了。点击右上角即可发布。

发布时需要设置作品信息，名称、描述、分类这些。可以弄一个自己专属的刷题专栏，方便日后复习。

场景二

还是我们之前那个题目，这次不让智能体直接给出代码，让他提供思路，然后我边调试边提问。

上图是我完整的提问过程，可以看到智能体很有耐心的根据我的提问以及尝试解题的代码，给出建议和思路，引导我去解答。

总结

总体而言，在Trae中创建智能体非常具有实用性，这次创建的大厂机试助手我也让许多粉丝进行体验，反馈都很不错。大家感兴趣可以点下方链接进行体验，如果觉得效果不错可以自己动手复刻一下玩玩。
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