整理了最近一些经典 Agent 相关的面试题，供大家参考

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最近在帮部门看简历，发现不少同学在做项目时都挂了 Agent 的标签。但在面试过程中，很多同学对这个方向的理解还停留在调用API的层面，稍微深挖一下架构设计就接不住了。

整理了一个最近面试中比较高频的Agent技术问题，大家可以先试着回答一下，看看基础扎不扎实：

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一面 | AI Agent 架构设计

面试题：请设计一个支持多工具调用的 ReAct Agent，说明其核心循环、工具调度策略、以及如何处理多步推理中的错误恢复。

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参考答案

一、ReAct 核心循环

ReAct 的本质是一个 思考 → 行动 → 观察的迭代循环。

Agent 在每一步先进行推理（Thought），分析当前状态和已有信息，决定下一步该做什么；然后执行行动（Action），选择一个工具并传入参数；最后获取观察结果（Observation），把工具返回的信息追加到上下文中，进入下一轮循环。直到 Agent 判断已经获得足够信息，输出最终答案。

与纯 Chain-of-Thought 的核心区别：CoT 是闭卷考试，Agent 是开卷——每一步推理都可以与外部世界交互，用真实数据修正推理方向，而不是纯靠模型内部知识"硬猜"。

二、工具注册与调度

工具如何让 LLM "认识"：

每个工具以结构化方式注册，包含名称、功能描述、参数定义（类型、是否必填、含义说明）。这些信息会被注入到系统提示词中，LLM 通过理解这些描述来决定何时调用哪个工具、传什么参数。工具描述的质量直接决定了 Agent 的调度准确率——描述模糊，模型就会选错工具。

三种调度策略：

- 串行调用：每次只调一个工具，等到结果后再决定下一步。适合步骤之间有依赖关系的场景，比如"先查订单号，再根据订单号查物流"。
- 并行调用：一次推理中输出多个工具调用，并发执行。适合多个独立子任务，比如"同时查北京天气和上海天气"。
- 规划-执行分离：先让 LLM 生成一个完整的多步计划，再逐步执行每一步。适合复杂任务需要全局视角的场景。

生产环境通常是混合策略：Agent 动态判断当前步骤是否有可并行的操作，有则并行，否则串行。

三、错误恢复机制

工具执行失败：

核心原则是**不要在工程侧硬编码恢复逻辑**。工具失败后，应该把错误信息作为 Observation 原样返回给 LLM，让模型自己决定下一步——是重试、换个工具、还是换一种思路绕过。这恰恰是 Agent 相比传统程序的核心优势：用 LLM 的推理能力应对非预期情况。当然，对于网络超时这类瞬时错误，工程侧可以做有限次数的自动重试，但逻辑层面的恢复应该交给模型。

推理陷入死循环：

Agent 可能反复执行相同的操作却期待不同结果。需要一个循环检测机制：对比最近几步和之前几步的行为模式，如果工具调用和参数完全重复，就往上下文中注入一条引导信息，提示模型"你在重复相同操作，请尝试不同方法"。同时设置全局最大迭代次数作为硬性兜底。

上下文窗口溢出：

这是多步推理中最现实的工程问题。每一轮循环都会往上下文里追加 thought + action + observation，几轮下来就可能撑爆窗口。常用解法：对早期步骤做摘要压缩只保留关键结论，对过长的工具返回结果先截断或提取摘要再存入历史，以及每隔几步让 LLM 自己总结"到目前为止的关键发现"。

四、生产级可观测性

上线不是终点。一个可靠的 Agent 系统需要：完整的 Trace 记录（每一步的推理、行动、观察），Token 消耗监控（防止成本失控），任务维度的成功率和平均步数统计，以及超过最大步数后降级到人工处理的兜底机制。

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追问 Q&A

Q1：多 Agent 协作时，如何设计 Agent 之间的通信和协调机制？

A：主流有两种模式。

Supervisor 模式（中心化）：一个"主管 Agent"负责接收任务、拆解子任务、分配给专项 Agent，然后汇总各 Agent 的结果做最终决策。好处是流程可控、容易调试，缺点是主管 Agent 成为单点瓶颈，它的推理能力决定了整个系统的上限。

去中心化消息传递：多个 Agent 通过共享的消息总线或黑板系统通信，每个 Agent 监听自己关心的消息类型，处理后将结果发回总线。好处是扩展性强、不存在单点瓶颈，缺点是调试困难、消息顺序和冲突处理复杂。

实际工程中更常见的是分层混合架构：顶层用 Supervisor 做任务编排，底层的子任务内部允许 Agent 之间点对点通信。这样兼顾了全局可控性和局部灵活性。

一个经常被忽略的关键设计点是共享上下文管理：多个 Agent 看到的"世界状态"如何保持一致？通常会设计一个共享的 State 对象，所有 Agent 只能通过定义好的接口读写状态，避免并发冲突。

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Q2：Agent 的短期记忆和长期记忆应该如何设计和配合？

A：本质上对应两种不同的信息需求。

短期记忆就是当前对话的上下文窗口，存放的是本次任务的推理过程和中间结果。它的特点是时效性强但容量有限。核心挑战前面说过——窗口溢出管理。

长期记忆是跨会话持久化的知识，通常用向量数据库实现。每次对话结束后，把值得记住的信息（用户偏好、历史决策、领域知识）向量化后存入。下次对话开始时，根据当前问题做相似性检索，把相关的长期记忆注入到系统提示词中。

两者的配合策略：Agent 在每一轮推理前，先从长期记忆中检索与当前任务相关的历史经验（"上次处理类似问题时用了什么方法"），注入到上下文中作为参考。短期记忆负责当前任务的连贯推理，长期记忆负责跨任务的知识积累。

一个常见的坑是记忆污染：把错误的推理结论写入了长期记忆，导致后续任务反复犯同样的错。所以写入长期记忆前需要有质量校验机制，比如只有任务成功完成时才写入，或者由另一个 LLM 评估该记忆是否值得保留。

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Q3：如何防止 Prompt Injection 导致 Agent 执行恶意工具调用？

A：这是 Agent 安全中最核心的问题。攻击面在于：Agent 处理的用户输入或工具返回的外部数据中，可能嵌入了恶意指令，诱导 LLM 执行非预期操作。

防御需要多层：

第一层：输入隔离。 用户输入和系统指令必须在提示词中明确分隔，使用结构化标记区分"这是系统指令"和"这是用户数据"。避免用户输入被模型当作指令执行。

第二层：工具权限分级。不同风险等级的工具设置不同的调用条件。只读查询类工具可以自由调用，但涉及写入、删除、发送等不可逆操作的工具，需要额外的确认机制——比如二次 LLM 审核（用另一个独立的模型判断"这次调用是否合理"），或者直接要求人工确认。

第三层：输出过滤。工具返回的外部数据在进入 Agent 上下文前，先做清洗，去除可能被解释为指令的内容。

第四层：行为监控。对 Agent 的工具调用模式做异常检测。比如一个处理客服问题的 Agent 突然开始调用文件系统工具，这明显异常，应该立即阻断并告警。

没有银弹，必须纵深防御。

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Q4：如何评估一个 Agent 系统的效果？和评估单次 LLM 调用有什么区别？

A：区别很大。单次 LLM 调用的评估是静态的——给输入、看输出、算指标。但 Agent 是一个多步动态过程，同一个最终结果可能有完全不同的路径质量。

Agent 评估需要看三个维度：

结果维度：任务是否完成、最终答案是否正确。这和评估普通 LLM 类似。

过程维度：用了几步完成（效率）、有没有冗余操作（比如查了不需要的信息）、有没有走弯路后自我纠正（鲁棒性）。两个 Agent 都答对了，但一个用了 3 步另一个用了 15 步，质量完全不同。

成本维度：总 Token 消耗、工具调用次数、端到端延迟。在生产环境中，这直接决定了系统是否可用。

评估方式上，通常会构建一个 benchmark 数据集，包含不同难度的任务和标准答案。让 Agent 跑一遍，同时记录完整 trace。然后用自动化指标（完成率、平均步数、Token 消耗）加人工评审（推理路径是否合理）综合打分。

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