AI Agent 面试题26 题
26 题
- 01 如何评估和监控 AI Agent？为什么不能只看最终答案？
- 02 如何设计 Agent 的角色与职责边界？
- 03 如何为 AI Agent 设计可靠的工具调用机制？
- 04 什么是 AI Agent？它与普通聊天机器人有什么区别？
- 05 Agent 的 Observation 应该如何设计？
- 06 Agent 工具错误应该如何分类和处理？
- 07 Agent 记忆有哪些类型？短期记忆和长期记忆怎么用？
- 08 Agent 如何避免无限循环？
- 09 Agent 如何管理上下文窗口？
- 10 Agent 如何进行任务拆解？
- 11 Agent 如何控制调用成本和预算？
- 12 Agent 如何验证工具调用结果？
- 13 Agent 为什么需要 Human-in-the-loop？
- 14 AI Agent 的记忆系统应该如何设计？
- 15 AI Agent 如何处理失败、重试、循环终止与人工接管？
- 16 AI Agent 与 Workflow 有什么区别？应该如何选型？
- 17 MCP 的架构是什么？它在 AI Agent 系统中解决了什么问题？
- 18 ReAct 与 Plan-and-Execute 有什么区别？Agent 如何选择规划方式？
- 19 多个 Agent 任务如何排队与调度？
- 20 多智能体系统有哪些协作模式？如何避免失控和低效？
- 21 如何评估 Agent 的规划能力？
- 22 如何为 Agent 构建可重复的测试沙箱？
- 23 如何用状态机设计可恢复的 Agent？
- 24 Agent 工具权限与沙箱应该如何设计？
- 25 AI Agent 面临哪些主要安全风险？如何构建纵深防御？
- 26 Agent 的工具调用什么时候可以并行？如何处理依赖、写冲突和部分失败？
没有符合条件的题目。