大模型应用岗位面试真题解答思路

#发面经攒人品#
1. Anget核心组件有哪些？

LLM是整个系统的大脑，负责理解任务和做决策

Tool工具定义工作名称、能做什么事、需要哪些参数，让Agent能够跟外部世界交互、搜索、执行代码、调用API

记忆让Agent在任务执行过程中保持状态，短期记忆装在context window里靠他记住中间状态，长期记忆靠向量数据库

规划模块把复杂目标拆解成可执行的步骤

2. Agent三种范式核心区别？项目里如何抉择？

ReAct 边想边干，适合简单任务
Plan-and-Execute 先想全，再干。适合长流程复杂任务
Reflection 检查修正，输出高质量结果

3. Agent的记忆机制，长短期记忆系统如何做的？记忆压缩有哪些方法？

短期记忆，context window  受token限制
长期记忆，向量关系数据库 向量、关系数据库

四种记忆压缩方法：
    摘要压缩，把长对话总结成简短摘要
    滑动窗口，只保留最近N轮对话
    重要性过滤，打分筛选，保留重要内容
    结构化抽取，把关键信息抽取成结构化数据存储

需要语义检索的内容存放到向量数据库，结构化数据存放到关系数据库或key-value

4.谈谈 Multi-Agent的理解？

中心化的Orchestrator总调度员模式，将用户意图目标拆分成子任务交给Worker Agent去做，然后收集每个Worker的产出 拼成最终答案
去中心化的Peer-to-Peer模式