一、Agent 基础与架构什么是 Agent 的“感知-规划-行动”闭环如何实现Agent 的长期记忆和短期记忆分别如何设计和存储如何解决 Agent 的“幻觉”问题Agent 的状态管理是如何实现的如何保证多轮对话的状态一致性什么是 Agent 的“自我反思”能力如何实现Agent 的决策过程是确定性的还是概率性的如何控制二、工具调用与 Function CallingFunction Calling 和 Tool Use 的区别是什么如何设计 Tool 的 Schema 让 LLM 更容易正确调用如何解决 Agent 调用工具时的“参数幻觉”问题工具调用失败时Agent 应该如何降级处理如何让 Agent 自主决定调用哪个工具而不是预定义流程并行工具调用和串行工具调用各有什么优劣如何实现三、任务规划与推理ReAct、CoT、ToT、GoT 的区别和适用场景是什么什么是 Self-Ask 模式与 ReAct 有什么不同如何让 Agent 在规划失败时进行自我修正LLMCompiler 是什么它如何优化多步骤任务执行如何评估 Agent 的规划质量规划过程中如何平衡探索exploration与利用exploitation四、多 Agent 系统多 Agent 系统如何解决通信开销问题如何避免多 Agent 之间的“回声室效应”观点趋同多 Agent 系统中的任务分配策略有哪些如何实现 Agent 之间的协作与竞争平衡多 Agent 系统的可观测性如何保障如何调试什么是 Agent 的“角色扮演”如何设计角色 Prompt五、Agent 评估与可观测性如何评估 Agent 的执行成功率Agent 的“步数效率”如何衡量如何追踪 Agent 的思考链Chain of ThoughtAgent 的可解释性如何保障什么是 Agent 的“安全边界”如何设置如何防止 Agent 执行恶意操作或越权操作六、Agent 框架与工程实践LangChain、AutoGen、CrewAI、MetaGPT 各有什么优缺点生产环境中如何部署 Agent有哪些挑战Agent 的流式响应如何实现如何控制 Agent 的执行成本Token 消耗Agent 的并发请求如何处理如何实现 Agent 的断点续传中断后恢复执行如何对 Agent 进行 A/B 测试Agent 的 Prompt 工程与传统 LLM Prompt 有什么不同七、高级话题什么是“代码生成 Agent”如何保证生成代码的安全性如何让 Agent 具备“持续学习”能力Agent 与 RAG 如何结合有哪些设计模式什么是“自主 Agent”Autonomous Agent离真正的自主 Agent 还有哪些差距多模态 Agent 如何设计文本、图像、语音如何让 Agent 处理超长上下文任务如分析整本书什么是 Agent 的“元认知”Meta-Cognition能力如何实现八、场景与落地客服 Agent 的设计要点是什么代码生成 Agent 如何保证代码质量和安全性数据分析 Agent 如何与数据库/数据仓库交互工作流自动化 Agent 如何设计企业级 Agent 落地的主要障碍是什么如何克服ps: 以上涵盖了目前Agent热门面试题在ai时代这些也是会被经常问到的问题这里做了一些汇总可以根据常规基础以及自己的项目经验学习并作答下期分享问的最多的几个Agent的相关问题的思路以及解答~~假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】