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面向AI Agent相关面试,围绕工具调用、Agent架构、模块设计、手写实现、RAG等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

5 道题目建议用时 15 分钟专项面试练习

全部题目 5 道题

01

请介绍一下你的 Agent 项目,并说明数据来源、测试过程和整体流程。

考察候选人能否清晰描述一个 Agent 项目的端到端设计,包括数据来源、处理流程和测试方法,验证其真实参与度和系统思维。
02

请举例说明整个 Agent 系统的运转流程,以及工具如何闭环和选择。

考察候选人对 Agent 运行时循环、工具选择策略和闭环机制的理解,能否用具体例子说明系统如何从输入到输出完成任务。
03

请说明提示词和约束是如何编写与加工的,以及如何支持多次工具调用。

考察候选人对提示词设计、约束条件和多轮工具调用实现方式的理解,评估其工程化落地能力。
04

请说明 RAG 知识库的流程,以及取不到数据时如何排查和兜底。

考察候选人对 RAG 全流程的理解,以及在检索失败时的排查思路和兜底策略。
05

构建一个 Agent 通常分几个模块?如果不用框架自己搭建,需要手写哪些部分?

考察候选人对 Agent 系统模块划分的理解,以及脱离框架后的底层实现能力。
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