Q1：企业内部落地 Agent，你最先关⼼哪三个⾮功能需求？答案：安全与合规（权限、审计）、可控性（⼈在回路、⼯具⽩名单）、可观测性（轨迹、指标、回放）。Q2：客服场景如何降低幻觉？答案：强 RAG 溯源、禁⽌⽆引⽤断⾔、模板化答复、未知则转⼈⼯。Q3：怎么评估⼀个 Agent 的好坏？答案：分层评估：任务成功率、平均步数/成本、⼯具错误率、⽤户满意度、安全事件数；基准可包括静态数据集 + 仿真环境 + 线上 A/B。Q4：Agent 的最⼤⻛险是什么？答案：复合错误与权限滥⽤——单步⼩错在多步放⼤，或⼯具被诱导执⾏⾼危操作；因此必须 最⼩权限 + 强审计 + ⼈在回路。Q5：如何防⽌ Pro...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

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 ...