AI Agent面经 8(持续更新)

Q1:如何做「⼈在回路」⼜不打断体验?

答案:分级:低⻛险⾃动执⾏;中⻛险 异步审批;⾼⻛险 实时确认。产品上 预授权(例如仅本次会话可读某⽬录)、可撤销、默认最⼩权限。

Q2:Agent ⽇志应记录什么?

答案:⽤户输⼊(脱敏)、模型原始输出、解析后的⼯具调⽤、⼯具返回摘要、耗时与 Token、版本号(模型与 Prompt)、追踪 ID,便于复盘与合规审计。

Q3:为什么「让模型⾃⼰选⼯具」可能不如「路由器 + 规则」?

答案:在 域窄、路径稳定 的场景,路由器更 省成本、可测试、⾏为确定;全模型路由在 开放域 更灵活。最佳实践常是 混合:易分类⾛规则,难例⾛模型。

Q4:简述 Planner-Executor 架构及优缺点。

答案:Planner 产出步骤或 DAG;Executor 逐步执⾏并可把结果反馈给 Planner 重规划。优点:结构清晰、易加校验;缺点:规划⼀次可能不准,需 迭代重规划;两阶段可能增加延迟。

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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