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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