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第 26 题：多 Agent 系统（Multi-Agent System）及其优势 题目 什么是多 Agent 系统（Multi-Agent System）？其优势是什么？ 一、什么是多 Agent 系统？ 多 Agent 系统（Multi-Agent System, MAS） 指由多个 Agent 共同协作完成任务的架构：每个 Agent 具备一定的感知、决策与执行能力（通常以 LLM 为核心），通过任务分配、通信、协调完成单 Agent 难以高效完成的复杂目标。 与单 Agent 的对比：单 Agent 在一个大脑内完成推理与工具调用；多 Agent 则把角色、专长或子任务拆分到不同 Ag...

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...