面试优先顺序（通用 AI 应用开发岗位）：Q1、Q2、Q3、Q4、Q5、Q8、Q10、Q13、Q14、Q15、Q21、Q29、Q32、Q33、Q36、Q39。其余题目用于进阶或特定岗位拓展；实际频率会随岗位和面试轮次变化，产品版本资讯不应当作通用必考题。
难度： ⭐⭐⭐ 更新： 2026-04-23 考点： 智能体设计模式、ReAct、Function Calling、多 Agent 协作
| 概念 | 一句话解释 |
|---|---|
| Agent | 能自主决策和行动的 AI |
| ReAct | 推理 + 行动的循环模式 |
| Function Calling | 让 LLM 调用外部函数 |
| Planning | 把大任务分解成小步骤 |
| Memory | 短期对话 + 长期向量存储 |
| Multi-Agent | 多个 Agent 分工协作 |
| Reflection | Agent 自我评估和改进 |
| LangGraph | 用图结构构建有状态Agent,支持循环分支 |
| 工具调用流程 | 定义→决策→验证→执行→反馈,带重试降级 |
| 错误处理 | 参数错误不重试,瞬态错误重试,服务异常降级 |
| 重试策略 | 指数退避+抖动(避免惊群),熔断器(快速失败) |
| 记忆系统 | 短期(滑动窗口)+长期(向量DB)+混合策略 |
| 规划方法 | Plan-Execute(推荐)/Tree of Thoughts/ReWOO |
| Human-in-the-Loop | 4级风险(LOW/MEDIUM/HIGH/CRITICAL)，不可逆操作强制审批 |
| Agent评测 | 任务成功率+工具准确率+效率+成本，LLM-as-Judge评判 |
| Token估算 | 单轮≈1K-4K，多轮含摘要≈2K-8K，滑动窗口控成本 |
| 上下文重写 | 对话历史压缩→语义重写→减少噪声，让检索更准 |
| Agent部署 | 容器化(隔离/弹性)为主，宿主机部署适合资源敏感场景 |
| Agent核心公式 | 决策引擎(想)+信息视野(看)+执行通道(做)，闭环迭代 |
| Harness工程 | Agent中间件层：上下文管理/工具调度/约束验证/可观测性；模型定上限Harness定下限 |
| 范式演进 | 提示→上下文→Harness→循环→Graph五阶段叠加演进 |
| 工作流vs自主 | 流程固定用工作流保稳定，开放场景用自主Agent，生产混合使用 |
题目目录（按原文档学习顺序，⭐ = 面试高频优先题）
2026年AI Agent长期记忆与持续学习：ALTK-Evolve（Q14）
2026年Claude Opus 4.6核心能力：Inter-tool Thinking与自适应思考（Q13）
Anthropic 可信 Agent 框架：Model/Harness/Tools/Environment 四组件
- Q25 · Anthropic 的“可信 Agent”框架是什么？为什么 Agent = Model + Harness + Tools + Environment？
- Q26 · 什么是 Automated Alignment Researchers（AAR）？AI 如何加速对齐研究？它对 AI 应用开发有什么启示？
- Q27 · BFCL 是什么？如何系统性评估 Function Calling 质量？
- Q28 · Voyager 是什么？为什么“具身智能终身学习”是 2026 年 Agent 的重要方向之一？
基础概念题
工程实践题
补充高频题（2025-2026 全网最新）
- ⭐ Q29 · Workflow、Agent 和 Tools 三者的区别与联系是什么？
- Q30 · 什么是 Agentic RAG？它和传统 RAG 的核心区别是什么？
- Q31 · SSE vs WebSocket，AI Agent 应用该如何选型？
- ⭐ Q32 · 什么是 Guardrails（安全护栏）？如何在 Agent 中设计输入输出安全防护？
- ⭐ Q33 · 如何防御 Prompt 注入攻击？有哪些具体的防护策略？
- Q34 · 什么是模型漂移（Model Drift）？如何检测和应对？
- Q35 · 什么是数据飞轮（Data Flywheel）？如何在 Agent 产品中构建？
- ⭐ Q36 · 如何评估和控制 AI Agent 的 ROI？有哪些关键指标？
- Q37 · 如何做 AI Agent 的 Human-in-the-Loop（人机协同）设计？
- Q38 · Agent 的核心架构公式是什么？决策引擎、信息视野、执行通道分别是什么？
- ⭐ Q39 · Harness 工程是什么？为什么说“模型决定上限、Harness 决定下限”？
- Q40 · Agent 工程范式演进有哪几个阶段？工作流 vs 自主 Agent 怎么选型？
- Q41 · 千轮上下文关联怎么实现？对话摘要算法具体怎么做？
- Q42 · SKILL.md 是一次性全塞进 context 的吗？Progressive Disclosure 三级加载机制是什么？
- Q43 · 传统开发转 Agent 开发的最大挑战是什么？确定性编程和概率性编程有什么区别？
- Q44 · Agent 上下文管理有没有系统性框架？Write/Select/Compress/Isolate 四象限是什么？（2026 高频）
- Q45 · LangGraph 如何实现失败重试、中断恢复和人工介入（human-in-the-loop）？（2026 高频追问）
设计模式题
进阶 Agent 机制（补充 Q10-Q12）
- Q20 · Reflexion 自我反思机制是什么？和 ReAct 有什么区别？
- ⭐ Q21 · Agent 的上下文窗口管理有哪些策略？如何避免超出限制？
- Q22 · AutoGPT 的工作原理是什么？它和普通 Agent 有什么区别？
高分回答模板
- Q9 · 什么是LangGraph?如何构建复杂Agent工作流?
- ⭐ Q10 · 工具调用的完整流程是什么?如何处理失败?
- Q11 · 工具调用失败怎么处理？重试策略是什么？
- Q12 · Agent 的短期、长期与工作记忆如何实现读写、检索和遗忘？
- ⭐ Q13 · Agent 如何做规划（Planning）？任务分解策略是什么？
- ⭐ Q14 · 什么是 Human-in-the-Loop？Agent 何时应该暂停等待人工确认？
- ⭐ Q15 · 如何评测 Agent 的能力？有哪些主流 Benchmark？
高频面试追问（一面/二面真题补充）
- Q16 · 单轮对话和多轮对话的 Token 消耗大概多少？如何控制？
- Q17 · 工作、情节、语义和程序记忆有什么区别？
- Q18 · 上下文语义重写机制是什么？为什么需要它？
- Q19 · 整个 Agent 的部署方式，容器化部署还是宿主机部署？