01｜ Agent面试题

目录

• Agent 面试题介绍
• 1. 什么是 Agent？与大模型有什么本质不同？
• 2. Agent 的基本架构由哪些核心组件构成？
• 3. Workflow，Agent，Tools 这三个的概念和区别介绍一下？
• 4. 了解哪些其他的 Agent 设计范式？Agent 和 Workflow的区别是什么？
• 5. Agent 推理模式有哪些？ReAct 是啥？具体是怎么实现的？
• 6. ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 三种范式有什么核心区别？实际项目中该如何选型？
• 7. 复杂任务怎么做的任务拆分？为什么要拆分？效果如何提升？
• 8. 请你介绍一下 AI Agent 的记忆机制，并说明在实际开发中应该如何设计记忆模块？
• 9. Agent 的长短期记忆系统怎么做的？记忆是怎么存的？粒度是多少？怎么用的？
• 10. 什么是 Multi-Agent？
• 11. 说说 Single-Agent 和 Multi-Agent 的设计方案？
• 12. Agent 记忆压缩通常有哪些方法？
• 13. 在工程实践中，为什么有时候选择「手搓」Agent，而不是直接用成熟框架？
• 14. 如何赋予 LLM 规划能力？
• 15. 讲讲 Agent 的反思机制？为什么要用反思？具体怎么实现？
• 16. 如何设计多 Agent 的协作与动态切换机制？
• 17. Agent 的上下文工程怎么设计？
• 18. Agent 的多轮对话状态如何管理？如何防止跑偏并支持中断恢复？
• 19. 如何评估一个 Agent 的效果？评测集和指标怎么设计？
• 20. Agent 为什么会出现路径震荡、重复调用和死循环？怎么检测和治理？
• 21. 线上 Agent 延迟明显升高时，如何通过 Trace 定位和优化？
• 22. Multi-Agent 系统如何处理子 Agent 超时、失联和并发修改冲突？
• 23. Agent 的「任务幻觉」是什么？如何避免没有执行工具却声称任务已经完成？
• 24. 大模型或 Agent 连接数据库时，如何防止越权、敏感数据泄漏和查询幻觉？