AI Agent面经 7(持续更新)

Q1:你会如何设计 Agent 的停⽌条件?

答案:组合使⽤:模型声明 finish、任务清单全部完成、达到步数/预算上限、超时、连续⽆进展检测、外部成功信号(如测试通过)。⽣产环境必须有 硬上限 防⽌死循环。

Q2:⼯具描述(tool description)为什么⾮常重要?

答案:模型靠描述做 ⼯具选择;描述不清会导致 选错⼯具参数幻觉。好的描述包含:何时⽤、何时不⽤、参数含义、错误示例、返回格式。

Q3:Memory ⽤向量库就够了吗?

答案:不够。向量检索擅⻓相似度,但弱于精确约束与关系推理。⼯程上常⻅ 向量 + 关键词/结构化库 + 图谱(按需),并维护 元数据与权限。

Q4:多 Agent 协作和单 Agent 多⼯具怎么选?

答案:

  • 单 Agent 多⼯具:实现简单、延迟低,适合任务边界清晰。
  • 多 Agent:⻆⾊分⼯、并⾏探索、对抗审查(如「批评者 Agent」);但带来 协调成本与⼀致性问题。

选型看 任务分解结构组织边界延迟与成本

大模型、Agent面试八股全集 文章被收录于专栏

大模型面试,早已不只是会用 LangChain、会调 OpenAI API 那么简单。真正决定面试深度的,是你是否理解 Transformer、Prompt 工程、RAG 检索链路、Agent 规划与执行、工作流设计,以及复杂场景下的稳定性与工程落地问题。本专栏聚焦大模型与 Agent 开发面试高频八股,系统拆解核心概念、常见追问、项目回答思路,帮助你系统掌握核心考点,提升面试表达与项目答辩能力。

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