AI Agent 面试题25 题
- 01 如何评估和监控 AI Agent？为什么不能只看最终答案？
- 02 如何为 AI Agent 设计可靠的工具调用机制？
- 03 什么是 AI Agent？它与普通聊天机器人有什么区别？
- 04 Agent 记忆有哪些类型？短期记忆和长期记忆怎么用？
- 05 Agent 任务拆解如何做得可靠？
- 06 Agent 如何避免无限循环？
- 07 Agent 为什么需要 Human-in-the-loop？
- 08 AI Agent 的记忆系统应该如何设计？
- 09 AI Agent 如何处理失败、重试、循环终止与人工接管？
- 10 AI Agent 与 Workflow 有什么区别？应该如何选型？
- 11 MCP 的架构是什么？它在 AI Agent 系统中解决了什么问题？
- 12 ReAct 与 Plan-and-Execute 有什么区别？Agent 如何选择规划方式？
- 13 多智能体系统有哪些协作模式？如何避免失控和低效？
- 14 Agent 工具权限和沙箱如何设计？
- 15 AI Agent 面临哪些主要安全风险？如何构建纵深防御？
- 16 多任务 Agent 如何做任务队列和调度？
- 17 Agent 的规划能力应该如何评估？
- 18 Agent 调用工具后的结果为什么需要校验？
- 19 Agent 如何管理上下文窗口避免遗忘和污染？
- 20 Agent 为什么适合用状态机管理执行流程？
- 21 Agent 的 Observation 应该如何设计？
- 22 Agent 的角色边界为什么要明确？
- 23 Agent 工具调用错误可以分成哪些类型？
- 24 Agent 如何控制 token 和工具调用成本？
- 25 Agent 上线前为什么要有测试沙箱？
没有符合条件的题目。