Agent开发面试题目集合

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转 Agent 开发，面试官很少只问「什么是 Agent」。他们更想听：你敢给多少自主权、工具怎么收权、挂了怎么续跑、怎么证明它真的可用。

一句话：Agent = 模型在循环里选下一步 + 你的代码决定能不能执行 + 可观测可评测可回滚。
不会说「这里不该用 Agent」的候选人，往往还没准备好上生产。

下文按 2025–2026 高频考点整理，每题给可口述答案。框架名会变，答题抓住「模型提议、运行时裁决、策略在代码里」。

串读：《什么是 LangChain?》 · 《什么是 LangGraph?》 · 《什么是 MCP 协议？》 · 《什么是 RAG》 · 《我们的 harness 工程实践》

0. 怎么用这份题库

先读完这一节再刷题。正文约 130 题（含 Q74b / Q78b），是词库，不是通宵通背清单。

0.1 两个「Harness」——面试必踩坑

中文面经里的「Harness」常指两件不同的事，先确认对方问的是哪一个：

叫法（本文统一） 是什么 典型例子 题号
Eval Harness（评测壳） 考场与安全带：隔离跑、采轨迹、打分、回归门禁 自建评测平台、CI 回归 Q66、Q77
Product Harness（产品壳） 装配好的运行壳：默认 Prompt、Tool、Hook、沙箱、Skill Claude Code、Codex、Cline Q79–Q81

产品壳语境下的分层：

消歧以 §0.1 为准。Eval 侧工程细节见《我们的 harness 工程实践》；被问「和 Claude Code 比呢」时，切到 Product Harness。

0.2 按职级刷

层级 目标 优先题号
初级 / 一面 分清 Agent / RAG / Workflow；Loop 与工具 Q1–Q6、Q11–Q12、Q18–Q22、Q31–Q33、Q40–Q41、Q58–Q60
中级 / 二面 权限、评测、坏例、流式、成本 Q8、Q23–Q29、Q36、Q50–Q57、Q63–Q73、Q103–Q112
高级 / 终面 追问链、项目事故、白板扩写 §0.3–0.4、Q74b、Q78b、Q116–Q119、Q125–Q127
加分 前沿名词，非不过线理由 Q43–Q44、Q86–Q93、Q120–Q121

秋招常补：Skill / MCP / FC（Q82）、上下文压缩（Q28 / Q84）、AI Coding 工作流（Q107）。

0.3 三条追问链

链 A · 定义 → 退款额度
Agent vs 单次调用（Q1）→ 何时不用（Q4）→ 额度写哪（Q6 / Q59）→ 注入退款（Q60 / Q69）→ 轨迹 + CI（Q63 / Q65）

链 B · RAG → 越权
流水线（Q31）→ Agentic 检索（Q32）→ 多租户过滤（Q36 / Q71）→ 仍胡说（Q39）→ bad case（Q106）

链 C · Harness → 发布
评测壳还是产品壳（§0.1）→ 与 LangGraph（Q79–Q81）→ 轨迹评测（Q63）→ 在途 Loop（Q127）→ 灰度 Prompt（Q108）

0.4 项目答辩模板

比背题更重要。按这个结构讲自己的项目：

  1. 场景与边界 — 谁用、什么不能做（例：只读工单，退款必须 HITL）
  2. 架构一句话 — Workflow / 单 Agent / 多 Agent；状态在哪；工具是否经 Gateway
  3. 硬指标（要有数） — 成功率、违规工具率、p95、单次成功成本、人工介入率、评测集条数
  4. 一次真实失败 — 现象 → Trace 定层 → 改了什么 → 回流哪条用例 → 现在的数
  5. 权衡 — 为何不上更大模型 / 不多 Agent / 不自研框架

没有第 4 步，高级面很容易停在「背得熟、没扛过事」。

目录

一、基础概念

Q1. 什么是 Agentic AI / AI Agent？和「调一次 LLM」有何不同？

答： Agent 不只生成文本，还会在目标驱动下反复决定下一步动作：调用工具、观察结果、更新上下文，直到完成、失败或触达上限。关键词是 decides：至少一部分控制流由模型在运行时选择，而不是写死在 if-else 里。因此它适合开放式任务，也更难测、更难控、更难算账。

模型从不直接碰系统；它只产出结构化请求，由你的运行时校验、鉴权、执行、记账。

Q2. Chatbot、RAG 应用、Agent 怎么区分？

维度 Chatbot RAG Agent
知识 参数 + 对话 检索文档再生成 检索 + 实时系统工具
控制流 单轮/多轮对话 固定：检索→生成 循环：模型选下一步
副作用 无 无（一般） 可改工单/库/邮件
主风险 胡说 检错/过期 越权动作

一句话：RAG 告诉你政策怎么写；Agent 还能查卡状态、提换卡、确认地址——前提是每一步都有权限边界。

Q3. 什么是 Agent Loop？停止条件有哪些？

答： 循环：组装上下文 → 模型决策（工具调用或最终答复）→ 运行时校验并执行工具 → 结果写回上下文 → 再决策。

停止条件不要只靠模型自觉，通常叠加：

  • 模型给出最终答案 / 调用 finish
  • 步数 / 递归上限
  • Token / 费用预算
  • 墙钟超时
  • 相同工具+相同参数重复调用检测
  • 需要人工审批的 interrupt

每个停止路径要落到明确状态：部分结果、升级人工、或交接——禁止静默挂死。

Q4. Workflow 和 Agent 的边界？何时不该用 Agent？

答： Workflow 的路径你事先画好（即使某步调模型）；Agent 让模型选路径。生产多半在光谱中间：固定流水线 → 路由器 →「局部 Agent」→ 全开放循环。

宁选最低够用的自主度。 制裁筛查、支付前校验这类「必须发生」的步骤写进代码；模型只管「查哪几条、怎么措辞」等判断型步骤。

不该上 Agent 的信号：任务确定性高、一次调用或普通函数就够、延迟必须极稳、审计要求路径完全可复现、或你还评测/观测不了它。Agent 自带多轮调用成本、非确定性、更大攻击面。

Q5. 典型 Agent 架构有哪些组件？

答： 不止「模型 + Prompt」：

  • Model：推理并提议动作
  • Instructions：角色、目标、约束、输出格式
  • Tools / MCP：读写外部系统
  • Orchestrator：跑循环、执行工具、强制限额
  • State / Memory：本轮状态 + 跨会话记忆
  • Knowledge：检索
  • Guardrails / Policy：输入输出检查 + 工具层授权
  • HITL：高风险审批
  • Observability / Eval：Trace、指标、评测集

面试时先画这张图，再谈框架——框架只是实现其中几块。

Q6. Orchestrator 和 Model 的分工？

答： 模型提议，编排器裁决。 编排器负责：组上下文、Schema 校验、权限、超时重试、落盘状态、步数/费用上限、审批挂起、发 Trace。凡是「绝对不能破」的规则（如退款额度），必须在编排器或工具层，不能只写在 Prompt 里。

二、架构与编排

上下文、持久化、图编排——这一章回答「状态放哪、挂了怎么续」。

Q7. 什么是 Context Engineering？为何对 Agent 更关键？

答： 精确决定每一步塞给模型什么：指令、工具定义、相关记忆、检索片段、历史工具结果、当前目标。Agent 每步上下文膨胀，工具长输出会淹没指令，且每步都要为整段上下文付费。实践：压缩工具结果、子任务摘要、按需加载工具定义、顶部放短而结构化的任务状态。

与 Prompt Engineering 的对比见 Q84（同题深化，备考只精读一处即可）。

Q8. 什么是 Durable Execution（持久化执行）？写工具的副作用语义怎么讲？

答： 每步后持久化进度，进程崩溃、发布、等人审批几天后仍能从断点恢复，且不重复副作用。长任务不能只靠进程内存。LangGraph Checkpointer、各类 Workflow 引擎都干这事。

面试官要听的点是 幂等 + 投递语义：

  • 崩溃重放时，已建过的工单不能再建——用 run_id + step（或业务单号）作幂等键
  • 工具调用多半是 at-least-once（超时重试可能打两次），所以工具自身必须幂等，或用 outbox / 去重表做成「效果至多一次」
  • 用户点「停止」时：取消 inflight 读请求可以；进行中的写要有明确策略（等结果落账并标记取消、或补偿回滚），不能假装没发生

没有副作用故事，只说「我们用了 Checkpoint」，高级面分数有限。

Q9. 为什么「纯 while + function calling」不够？何时够？

答： 简单探索任务，纯循环就够。一旦需要：人工 interrupt、并行分支、崩溃续跑、时间旅行调试、显式状态机审计，就需要图编排或工作流引擎。选型标准不是酷不酷，是状态与副作用能不能说清楚。

Q10. LangGraph 里 State / Node / Edge / Checkpoint 各是什么？

答：

  • State：类型化共享状态（消息、计数、审批标记等）
  • Node：执行单元（调模型、调工具、确定性函数）
  • Edge：固定边或条件边（工具调用 → tools 节点，否则结束）
  • Cycle：允许重试、再规划
  • Checkpoint：每步存档，支持 resume / interrupt / time-travel

interrupt_before：节点执行前等人（不可逆动作前）；interrupt_after：节点跑完再审结果（如药师复核 AI 分析）。详见《什么是 LangGraph?》。

三、规划与推理模式

Q11. 什么是 ReAct？优缺点？

答： ReAct = Reason + Act：思考 → 行动（工具）→ 观察 → 再思考。大多数 Tool-calling Agent 的默认形态，适合下一步依赖上一步观察的短任务（排障）。弱点：贪心无全局计划、易游荡/死循环、步数推高成本。

Q12. Plan-and-Execute 何时优于 ReAct？

答： 先出多步计划，再执行（可用更便宜模型或纯代码），失败或信息更新后 replan。适合结构可预期的长任务：计划可给人审、步骤可并行、进度可见、费用更可估。常见混合：顶层 Plan + 步骤内小 ReAct。

Q13. Reflection / Reflexion / Evaluator-Optimizer？

答： 在生成后再加批判与修订。Self-critique 便宜但可能自信地重复错；更好是用外部信号：单测、Schema、政策校验、检索证据。Evaluator-Optimizer 常拆成生成器与评判器两角。

Reflexion（与「升温多采样」的差别见 Q91）：失败后写自然语言复盘进情景记忆，下次带着教训再试——不是盲目重跑。

Q14. CoT、ToT、GoT 本质区别？

答：

  • CoT：线性「一步一步想」
  • ToT：在多条思维路径上搜索/剪枝，适合需要探索的难题
  • GoT：用图表达依赖与合并，适合可并行、可合成的复杂推理

工程上更常问「要不要显式规划图」，而不是背论文名。

Q15. Reasoning 模型是否取代规划模式？

答： 减少部分 Prompt 脚手架，不取代架构。人类审计划、并行执行、Checkpoint、费用封顶、审计轨迹，都与「模型够不够聪明」无关。贵且慢的推理模型常只放在规划或硬决策节点。

Q16. 如何选型 ReAct / Plan-and-Execute / Reflection / 固定工作流？

模式 适合 注意
ReAct 短、探索、结果驱动下一步 循环、成本
Plan-and-Execute 长、结构清晰、要审批计划 环境剧变时计划僵
Reflection 有清晰质量标准或外部校验 无证据的自夸
固定 Workflow 步骤已知且强制 别硬套 Agent

Q17. 步骤失败时如何重规划？

答： 先分失败类型：瞬时错误由编排器重试，别惊动模型；业务失败（记录不存在、权限拒绝）带着错误与当前状态回给规划器：改路径、问用户、或升级。限制 replan 次数，保留已完成步骤，Trace 里记下每版计划。

四、Tool Calling

Q18. Function Calling / Tool Calling 怎么工作？

答： 向模型提供工具列表（name、description、JSON Schema）。模型返回结构化调用而非纯文本；应用校验参数、执行真实函数、把结果作为 tool message 回填；模型再决定继续调用或作答。模型从不直连你的系统。 业界已基本把 Function Calling 与 Tool Calling 混用。

Q19. 好的工具定义长什么样？

答： 窄、名字清楚、描述写清「何时用/何时不用」、参数尽量 enum/格式约束。偏好任务型工具 get_open_tickets_for_user，避免万能 run_sql。

要点：用户身份从鉴权会话注入，不要让模型传 user_id——防被话术骗去查别人。

Q20. 一个 Agent 该挂多少工具？

答： 越少越好。工具一多、描述重叠，选错率上升，且每步都占上下文。大目录应对：按子 Agent 分组、按任务动态加载、合并近似工具。用评测集量「该调哪个工具」的准确率。

Q21. 读工具和写工具如何区别对待？

答： 读：在用户权限内可较自由。写：更严校验、按动作授权、幂等键、限流、审计；高影响/不可逆要 HITL。分离 draft / commit：Agent 只起草变更，策略校验后再提交。可先上线只读或只草稿。

Q22. 工具错误怎么处理？

答： 分类处理：

  • 瞬时（超时、限流）→ 编排器退避重试
  • 校验错误 → 给模型可行动的纠错信息
  • 权限错误 → 坚定拒绝，不让模型绕过
  • 业务错误 → 当事实报告或升级

封顶重试；禁止把堆栈/内网主机名回给模型。

Q23. 候选工具 > 100 怎么做路由？

答： 两阶段：先用小模型/规则/嵌入检索召回 Top-N 工具定义，再交给主 Agent；或按领域拆子 Agent。维护工具注册中心元数据：权限、副作用、幂等、成本、适用场景。

Q24. 工具结果很长怎么办？

答： 默认不整段回填。结构化摘要 + 外置全文（引用 ID，需要再拉取）；或分段再检索。否则上下文爆炸且费用线性放大。

Q25. Agent 如何判断「继续调工具」还是「结束」？

答： Prompt 里明确完成准则 + 显式 finish；编排器侧看：目标字段是否填齐、证据是否足够、是否触达步数预算。低置信或证据冲突时优先澄清/升级，而不是硬答。

五、记忆与状态

Q26. 短期记忆 vs 长期记忆怎么设计？

答：

  • 短期 / 工作记忆：本轮对话与运行中的消息、工具结果；用窗口裁剪、摘要或两者结合
  • 长期：跨会话。常拆 语义（偏好/事实）、情景（过去发生过什么）、程序（学到的 playbook）

权衡：窗口成本、召回质量、隐私合规。

Q27. State 和 Memory 有何不同？

答： State 是本轮结构化快照：目标、计划、已完成步骤、待审批、计数器——编排器拥有、类型化、可 Checkpoint。Memory 是跨运行、按需召回进上下文的信息。凡是代码要决策的（审批状态、重试次数、下一节点）放 State，别埋在聊天文本里。

Q28. 超长任务上下文溢出怎么防？

答： 先预防再压缩：工具结果外置、子任务摘要、裁掉旧 tool 输出、顶部保留结构化任务状态。自动 compaction 要测它丢了什么。超长任务可拆子 Agent：各自干净上下文，只回摘要。

Q29. Agent 允许记住什么？冲突怎么处理？

答： 写记忆要有策略：可存偏好/未结案件；默认不存卡号密码健康细节（除非有合法依据）。租户/用户隔离；注入指令不能被当成「用户偏好」持久化。新旧冲突：时间戳 + 来源可信度 + 用户确认；敏感覆盖要审计。

Q30. LangChain 老 Memory 类还用吗？

答： 0.3+ 许多 ConversationMemory 已迁移/弃用路径。现代做法：历史与裁剪进 LangGraph State + Checkpointer；轻量场景用消息历史 + trim_messages。答题强调「状态在图里，不在过时抽象里」。

六、RAG 与 Agentic RAG

Q31. 经典 RAG 流水线关键步骤？

答： 清洗/解析 → 切块（大小、overlap、按标题/段）→ Embedding 入库 →（可选）元数据过滤 → 召回（向量 / BM25 / 混合）→ Rerank → 组装上下文 → 生成带引用。评测分检索与生成两段。

Q32. 什么是 Agentic RAG？与经典 RAG 区别？

答： 经典 RAG：固定「检索一次再生成」。Agentic RAG：是否检索、查哪个源、是否改写/拆问、结果够不够、要不要再检——由 Agent 控制。适合多源、多跳；强合规场景仍可能强制「必须先检核心政策库」。

Q33. 检索何时强制、何时做成可选工具？

答： 银行政策、临床指引等「每答必 grounded」→ 强制检索。寒暄或纯操作系统动作 → 可当工具。混合：核心索引强制，次要源可选。日志记录「是否检索过」——「没检索就答」是重要失败信号。

Q34. Query 改写、分解、Corrective RAG？

答： 改写对齐索引用语；分解把复杂问拆成子问分别检索；Corrective：对召回块打分，不够则改写/换源，或明确「批准文档中未找到」——强行拼弱匹配不如承认未知。

Q35. Lost in the Middle、混合检索、Rerank？

答： 长上下文中间证据易被忽略：重要块放两端、压缩、或减少堆砌。BM25 补关键词精确匹配，向量补语义；Rerank（交叉编码器等）在小候选集上精排。TopK 看上下文预算与评测，不是越大越好。

Q36. 权限感知检索怎么做？

答： 用终端用户身份在检索时过滤 ACL/租户/密级，绝不能「先全库召回再让模型保密」。缓存键必须带租户。评测集加越权用例。

Q37. GraphRAG / 知识图谱何时上？

答： 实体关系密集、多跳「谁关联谁」、需要可解释路径时。向量检索强在相似片段；图谱强在结构化关系。成本与图谱构建质量是主要代价。

Q38. RAG、微调、知识图谱怎么选？

答： 知识常变、要引用出处 → RAG；风格/格式/领域用语稳定、要改行为 → 微调或偏好对齐；强关系推理 → 图谱或 GraphRAG。三者可叠加，不是互斥。

Q39. 为什么仅靠 RAG 消不掉幻觉？

答： 检错、检漏、模型无视证据、中间丢失、权限过滤失误都会导致胡说。还需：强制引用、答案-证据一致性检查、拒答策略、工具层事实校验、轨迹评测。

七、MCP 与 A2A

Function Calling 是模型怎么开口；MCP 是应用怎么找到插座；A2A 是把目标委托给另一个会推理的 Agent。

Q40. 什么是 MCP？

答： Model Context Protocol（Anthropic 发起，后进入 Linux 基金会 Agentic AI 相关生态）：标准化 AI 应用如何发现与调用外部 Tools / Resources / Prompts。Host 跑 Client，连到各类 MCP Server。日期版本化，以官网为准。详见《什么是 MCP 协议？》。

Q41. MCP 和 Function Calling、直接调 API 的区别？

答： Function Calling 是模型侧「我想调什么」；MCP 是集成侧「能力如何被发现与到达」。MCP Server 通常封装已有 API；它不替代鉴权，也不自动安全。金句：Function Calling 是模型怎么开口；MCP 是应用怎么找到插座。

Q42. MCP 部署与安全注意点？

答： 本地 stdio 拥有用户机权限 → 只装可信源；远程 HTTP 要 OAuth/鉴权。风险：工具描述投毒、批准后行为漂移、过宽 scope、token 透传。控制：内部白名单注册表、版本钉死、最小权限、写操作审批、全量调用审计。

Q43. 什么是 A2A（Agent2Agent）？

答： Google 发起的开放协议（后亦走向基金会协作）：独立 Agent 之间协作。远程 Agent 发布 Agent Card（技能、端点、鉴权）；Client 发任务，任务有生命周期（submitted / working / input-required / completed / failed…），可流式进度，结果为 Artifact。设计要点之一是 不透明：协作不必共享对方内部工具、记忆与推理。

Q44. MCP 与 A2A 分别何时用？

答：

  • MCP：你要的是可控的能力调用（查发票、建工单）
  • A2A：你要委托一个有自己推理与策略的远程 Agent（常跨团队/厂商），任务可能很长、会反问

可叠加：采购 Agent 用 MCP 连 ERP，用 A2A 找供应商 Agent 询价。单应用内能用函数解决的，别上 A2A。

Q45. MCP 是安全边界吗？

答： 不是。 它是互操作边界。授权在 Host；Server 元数据不可默认信任。社区 MCP 能做什么，取决于 OS/容器沙箱与出站策略，协议本身不给你牢笼。

八、框架选型

Q46. LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex？

答： LangChain：零件与 LCEL 组合、标准 Agent/RAG；LangGraph：有状态图、循环、Checkpoint、HITL；LlamaIndex：偏索引与检索编排。复杂有状态 Agent → LangGraph；检索引擎优先 → LlamaIndex；简单链 → LangChain/纯代码。

Q47. CrewAI、AutoGen、OpenAI Agents SDK、Google ADK、Microsoft Agent Framework？

答（抓选型维度，版本以官网为准）：

  • CrewAI：角色+任务，快原型多角色
  • AutoGen：对话式多智能体；微软生态在往统一 Agent Framework 收敛，新项目先查当前官方推荐名，勿死背旧教程
  • OpenAI Agents SDK：Agent / Handoff / Guardrail 原语少、上手快；长事务/跨天审批通常弱于图/工作流引擎
  • Google ADK：代码优先、贴 Gemini/GCP，看齐 MCP/A2A 能力以当时文档为准
  • Microsoft Agent Framework：.NET/Python 企业向，工作流与身份和 Azure 绑定紧时优先评估

Q48. 企业如何选框架？何时 Build、何时 Buy？

答： 从约束反推：团队语言、云与身份、审计硬度、是否跨天审批、现有可观测栈。原型要测「审批暂停 + 故障恢复」，不是 Hello World。业务逻辑与工具尽量框架无关（纯函数或 MCP），方便换皮。

需求 倾向
显式可控长流程 + 审批 LangGraph / 云厂商工作流 + Agent 运行时
Azure/.NET 微软 Agent 栈
少抽象快启动 官方 Agents SDK / 薄封装自研 Loop
要托管身份、网关、沙箱 云托管 Agent 运行时 + 自选框架
步骤完全固定 纯代码 + Tool Calling

Build vs Buy： 差异化在业务工具、权限与评测数据时自建编排；通用 Coding/办公助手优先用成熟 Product Harness 或商业平台，把人月花在工具与门禁上。面试说清「买什么、自建什么、放弃什么」。

Q49. 你用过哪些框架？指标是什么？

答（示范）： 用 LangGraph 做带审批的售后 Agent；工具走内部 MCP。指标：任务成功率、违规工具调用率（目标 0）、p95 延迟、单次成功成本、人工介入率、轨迹合规率。框架是手段，指标才是答辩锚点。完整叙事用上文 §0.4 项目模板。

九、多智能体

Q50. 何时该上 Multi-Agent？何时不该？

该： 缩小指令与工具集、干净上下文、团队/权限边界、可并行、读不可信内容的 Agent 不能持有支付工具。

不该： 为了「看起来高级」、按组织架构一人一个 Agent、单 Agent 评测还没过关。边界带来额外调用、交接丢上下文、调试成本。

原则：先单 Agent，用评测找到失败边界再拆；活下来的拆分多半是权限边界，不是职称边界。

Q51. Supervisor vs Router vs Hierarchical？

答：

  • Router：一次分类，交给一个专家做到底——便宜、好测，适合工单分流
  • Supervisor：循环调度多个 worker，汇总再决策——灵活，Supervisor 易成瓶颈与上下文黑洞
  • Hierarchical：多级主管——领域真的很大再上，先做平的

（Hub-Spoke / Pipeline 等别名见 Q124，概念重叠，备考合并记。）

Q52. Handoff vs Agent-as-Tool？

答： Handoff：控制权移交，原 Agent 退出（分流到退款专家继续聊）。Agent-as-Tool：调用方仍在控，子 Agent 做有界任务并返回结果。会话路由用前者；编排汇总用后者。

Q53. 多 Agent 记忆隔离与防死循环？

答： 默认隔离；共享仅通过结构化交接摘要。防循环：全局步数/费用预算、委托深度上限、相同 (from,to,task_hash) 检测、Worker 禁止互拉成环除非经 Supervisor。责任写进契约：谁产出最终对用户可见的答案。

Q54. Orchestrator-Worker、Reviewer 模式？

答： Orchestrator 拆任务派 Worker；Reviewer/Critic 专责质检。适合生成-审核分离（代码、合规文案）。注意 Reviewer 也要外部标准，避免两个模型互相吹捧。

十、人机协同 HITL

Q55. 常见 HITL 模式？

答： 行动前审批、改参数再执行、执行前审计划、不确定时升级人工、事后抽样审计。技术前提：可持久化的 interrupt、评审员视图、可追溯的 resume。

Q56. 如何避免人变成橡皮图章？

答： 少而准地审批。按风险分级：低风险自动、中风险通知/抽样、高风险显式批。给评审员看变更 diff + 证据 + 政策旗标，不是推理墙。跟踪通过率与决策时长——秒批且几乎全过，说明分级错了或人已不看。

Q57. 审批要几小时/几天怎么办？

答： 异步工作流：Checkpoint → 释放计算 → 走企业微信/工单通知 → 回调 resume。Resume 前重新校验余额、工单状态、权限。设过期策略；最终动作幂等，防重复审批事件。

十一、安全、身份与护栏

假设模型会被骗。被骗了也不能越权——工具层策略才是底线。

Q58. 生产 Agent 安全分层？

答： 最小权限工具、参数校验、写前策略代码、高风险 HITL、输入护栏（注入/滥用/PII）、输出护栏（接地/敏感/格式）、步数费用限流、代码执行沙箱、带身份的审计日志。单层都不够。

Q59. 文本护栏 vs 工具层策略？

答： 文本护栏是概率的，可被绕过。工具层策略是确定性的：这人能不能退这单、金额是否超限、是否本租户。假设模型已被骗，被骗了也不能越权——这才是答辩高分句。

Q60. Prompt Injection 为何对 Agent 更致命？

答： 直接注入来自用户；间接注入藏在网页/邮件/PDF/工单/工具描述。Agent 又读又动手。危险三角：能读隐私 + 接触不可信内容 + 能外发。拆掉至少一条腿；检索内容当数据加分隔；出站白名单；敏感写要审批；红队用例进回归。单靠 Prompt 防不住。

Q61. Confused Deputy（糊涂代理人）？

答： Agent 用自己过宽的服务账号替用户办成用户本人办不到的事（如自批报销）。修复：OBO（on-behalf-of）用户委托令牌；职责分离写在系统 API；审计记人类主体，不只记 Agent ID。

Q62. 身份与密钥如何设计？

答： 代用户操作 → 用户委托权限；自主定时任务 → 窄范围工作负载身份。权限按工具裁，不按「整个 Agent」一把梭。密钥永不进模型上下文，由工具层注入短时凭证。

十二、评测与 AgentOps

结果对了还不够：偷看了不该看的数据、跳过核身就改地址——轨迹不合格也是失败。

Q63. 如何评测 Agent？为何结果对了还不够？

答： 结果（任务是否完成）+ 轨迹（工具对不对、顺序是否合规、有无违禁、步数成本是否离谱）。走对结果但偷看了不该看的数据、或跳过核身就改地址——结果对也是失败。

轨迹指标常见：exact match / in-order / any-order / precision / recall（对参考轨迹）。

Q64. LLM-as-Judge 坑在哪？

答： 偏好长文、偏好同类模型文风、不稳定、对领域错盲。缓解：细粒度 pass/fail 量规、给参考答案与证据、用人标校准、能确定性判的别用法官模型。

Q65. 评测集与 CI 怎么做（非确定性）？

答： 来自真实流量、难例、事故、权限与注入攻击；期望结果 + 轨迹约束。工具沙箱/Mock 固定数据。每案多跑：看「至少一次成功」与「次次成功」。发布门禁：政策违规类必须 0 回归。

Q66. 什么是 Eval Harness（评测壳）？

答： 这里的 Harness = 评测壳 / 考场（不是 Claude Code 那种产品壳，产品壳见 Q79）。

套在 Agent 外的安全带：隔离执行、版本化用例、轨迹采集、确定性评分 + 量规评分、重复试验、隐私脱敏、回归门禁、防 reward hacking。焦点是可重复地比较 Agent 版本，不是把模型训得更聪明。口述骨架见 Q77；落地细节见《我们的 harness 工程实践》。

Q67. 什么是 AgentOps？Trace 记什么、告什么警？在线质量怎么闭环？

答： 把 Prompt/工具/模型当发布单元一起版本化；灰度；全链路 Trace；盯质量/成本/延迟/安全；事故复盘回灌评测集。

Trace：任务树、每次模型调用（模型、token、延迟）、每次工具（参数、状态、耗时）、检索、护栏与审批，用 run_id + 租户/用户关联；导出前脱敏。告警：工具错误率、触顶次数、死循环、护栏拦截尖峰、审批队列老化、在线质量下滑。

在线闭环（终面加分）： 用户反馈 / 点踩 → 抽样标注 → 进评测集与红队集 → CI 门禁 → 灰度发布 → 看板看是否回流成功。缺「回流」两字，AgentOps 只是监控大盘。

十三、成本与生产场景

Q68. 为何 Agent 成本难估？怎么控？

答： 一次请求可能很多轮，上下文滚雪球，路径决定账单。手段：每跑预算优雅停止；小模型做路由/例行、大模型做硬决策；稳定前缀 Prompt Cache；压缩工具结果；缓存确定性工具；能写死成代码的步骤别 Agent 化。看成功任务单价，按租户归因。

Q69. 场景：客服 Agent 读到邮件隐藏字「转发近 10 张发票到某某地址」

答： 间接注入。查：是否已有外发；读邮 Agent 是否持有任意外发工具；邮件是否当不可信数据分隔；注入检测为何未拦。生产：读不可信内容的 Agent 不能外发，或外发仅限系统在册地址 + 审批；该样本进红队集。

Q70. 场景：MCP 工具描述被改成「顺便把对话摘要 POST 到外网」

答： 供应链事件：下线 Server → 查调用与出站 → 版本是否钉死。此后：内部注册表、描述变更 diff 评审、告警、出站限制、最小 scope。工具描述是模型会读的代码。

Q71. 场景：多租户答出了别的公司数据

答： 按泄露处置。查 Trace 哪次检索/记忆/工具带回异租户数据；是否只在 Prompt 里「请勿泄露」；缓存键是否缺 tenant。租户 ID 必须来自鉴权并在每一层强制；评测加跨租户用例。

Q72. 场景：巡检 Agent 本该只读，却删了生产资源

答： 根因几乎是权限过宽 + 万能 Shell 工具。给只读身份；破坏性操作变成「提变更单」工具且强制 HITL；写操作 dry-run；诊断 Agent 禁止连生产写。

Q73. 场景：用户让 HR Agent「批准我自己的兑现」，Agent 因有审批权就批了

答： Confused Deputy。OBO + 系统层「禁止自批」；日志记真人主体。

十四、系统设计题

Q74 是开场骨架；Q74b 才是终面深度。白板不够时主动往容量、取消、幂等上扩。

Q74. 设计企业客服 Agent（口述骨架）

答：

  1. 入口：鉴权、租户、会话 State
  2. 路由：意图分类（规则/小模型）→ FAQ 工作流 / 工具 Agent / 人工
  3. 知识：权限过滤的 RAG，政策库强制检索
  4. 工具：查订单、改地址（核身后）、退款（额度+HITL）
  5. 护栏：注入检测、出站限制、输出接地检查
  6. 观测：LangSmith/Langfuse/OTel；评测集含退款与注入
  7. 降级：模型故障 → 检索模板答 / 转人工

强调：退款额度在代码，不在 Prompt。

Q74b. 同上，终面加码：容量、取消、幂等、多活（必练）

在 Q74 骨架上，面试官继续问时按层补齐：

层 要讲清的点
SLA 首 token / 整轮 p95；工具超时预算（如单工具 3s、整轮 30s）；超时后降级话术或转人工
容量 按「并发会话 × 平均模型调用轮数」估 LLM QPS；队列削峰；租户级与全局限流；贵模型单独配额
取消 用户点停止：停流式输出；取消未发出的工具；已发出的写依赖幂等键 + 业务状态机，必要时补偿
幂等 退款/改地址：Idempotency-Key = hash(tenant, user, order, action, agent_run_step)；工具侧去重
隔离 租户数据面强隔离；读不可信内容的 Agent 无任意外发工具（拆危险三角）
多活/发布 Checkpoint 外置；发布钉扎 Prompt/工具版本；在途 run 跑完旧版或可迁移（Q127）
成本 成功任务单价看板；小模型路由 + 大模型硬决策；Prompt Cache；失败重试封顶
演练 注入红队、跨租户检索、工具 5xx、审批超时——写入 Eval Harness 定期跑

口述收尾金句：「控制流可以 Agent，钱和权限必须代码。」

Q75. 设计 SQL / 问数 Agent

答： Schema linking（只暴露授权表视图）；禁止自由 run_sql，用受控查询构建器或只读仓储；行级权限与租户过滤在仓库层；结果集大小限制；聚合校验；解释与数字对齐检查；高风险查询审批。难点是幻觉 SQL 与错误聚合，不是「会不会写 SELECT」。

Q76. 设计代码 Agent / 浏览器 Agent 差异

答： 代码 Agent：强依赖沙箱、依赖锁定、超时与资源限额、测试与回滚、diff 审批。浏览器 Agent：DOM 不稳、登录态、弹窗、反爬；更适合有界任务 + 录制回放评测，而不是开放互联网乱点。

Q77. 设计 Eval Harness（评测与发布平台）

答：（评测壳，不是 Product Harness。）用例版本库 → 隔离运行时（Mock/录制工具）→ 轨迹 Schema → 确定性评分器 + 量规法官 → N 次重复与置信区间 → 回归门禁 → 失败归类回灌用例。防评测污染与 reward hacking；敏感数据脱敏。发布单元：模型+Prompt+工具版本捆在一起。与 Q66 同主题，这里考「你怎么搭平台」。

Q78. 从 Demo 到生产的最小路径？

答： 单 Agent + 窄工具 → 沙箱评测集绿灯 → Checkpoint + 关键写操作 HITL → Trace 上线 → 灰度租户 → 成本与违规看板 → 再考虑 Multi-Agent / A2A。每加一层自主权，先加一层门禁。

Q78b. 手写一个最小 Agent Loop（伪代码，高级加分）

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state = {goal, messages, step: 0}
while state.step < MAX and budget_ok(state):
    if needs_approval(state): wait_human(); continue
    action = llm.decide(context_for(state))   # 可能是 tool_call 或 final
    if action.type == final: return action.answer
    args = validate(action)                   # schema；失败则写回错误消息
    if forbidden(args): refuse(); continue    # 权限在代码
    result = tools.run(args, idem_key=key(state, action))
    state.messages.append(tool_result(result))
    state.step += 1
    checkpoint(state)
escalate_or_partial(state)                    # 触顶不能静默

面试官听的是：校验与权限在循环内、有预算、有 checkpoint、有触顶出口——不是语言本身。

十五、Product Harness / Skill / Context Engineering

本节 Harness = 产品壳。评测壳见 Q66 / Q77。消歧见 §0.1 与配图。

Q79. Framework、Runtime、Product Harness 三层怎么分？

答： 分层见图「四层栈」。口头版：

层 给你什么 例子
Framework 拼装积木 LangChain、CrewAI、Agents SDK
Runtime durable 执行、HITL、续跑 LangGraph、Temporal
Product Harness 开箱即用的车 Claude Code、Codex、Cline

金句：同模型换产品壳，表现可差一大截。 对方若问评测壳，改口 Q66。

Q80. Product Harness 最小抽象有哪些模块？MCP 算不算核心？

答： 常见收敛为 6+1：Loop、State/Context、Tool、Memory、Hook、Skill，外加 Observability。MCP 是 Tool 层的一种实现选项，不是壳的本体；Slash Command 常是 Skill 的简化形态。设计问题本质是：用户能扩展什么、不能扩展什么。

Q81. 为什么 Claude Code / Devin 很多人不用 LangGraph？

答： 常见四条硬约束：① Post-training Coupling——模型权重可能绑死特定工具签名（如 apply_patch），换壳等于丢能力；② 代码 Agent 要求每步极低延迟，厚图抽象难压；③ Hook/沙箱要开箱即用拦 rm -rf；④ Trace 是厂商飞轮 IP。不是 LangGraph 不好，是产品形态不同。

Q82. 有了 MCP / Function Calling，为什么还要 Skill？

答： 先声明：Skill 在不同厂商/仓库里名字不一，不是 IETF 级标准；秋招高频多指「可按需加载的领域知识包」（编码 Agent 生态里尤甚）。对齐对方定义后再答。

  • Function Calling：模型侧「这次想调哪个工具」
  • MCP：集成侧「能力如何被发现与到达」
  • Skill：领域知识包（说明 + 流程 + 可选脚本/资源），常 渐进式披露（先 metadata，再 body，再 resources），按需装进上下文

Skill 解决「怎么做事的剧本」；MCP/FC 解决「怎么碰到外部世界」。复杂到跨权限再升 SubAgent。

Q83. Skill 由什么组成？怎么按需加载？

答： 典型：名称/描述（供路由）、正文指令（步骤与约束）、可选资源（模板、脚本、样例）。加载策略：路由阶段只看短描述；命中后再灌全文；执行某步再拉附属文件。重叠 Skill 要合并或分层，否则和工具爆炸一样选错。

Q84. Context Engineering 和 Prompt Engineering 差在哪？

答：（与 Q7 同主题。）Prompt Engineering 偏「怎么写那几段指令」；Context Engineering 偏「每一步模型眼前那一窗里放什么、不放什么」——工具结果是否外置、记忆何时召回、子 Agent 回传摘要还是全文、token 预算怎么切。Agent 失败更多来自上下文腐烂，而不是少写了一句「请仔细思考」。

Q85. 什么是 12-Factor Agents（口述要点）？

答： 把 12-Factor App 思维迁到 Agent：显式配置、无状态进程 + 外置状态、绑定端口/事件、并发靠进程、快速启停、日志当事件流、管理任务与一次性脚本分离等。面试抓三条：状态外置、副作用可观测、配置与密钥不进 Prompt。 不必背满 12 条名目。

十六、Computer Use / Deep Research / 高级模式

Q86. Computer Use / Browser Use 和 API Agent 本质区别？

答： API Agent 调结构化、可校验的契约；Computer Use 操作为人设计的 GUI（截图/DOM/无障碍树 → 点击输入滚动）。能力面更大（无 API 也能自动化），但契约不稳、定位漂移、token 贵、难静态校验。Browser Use 是动作空间限在浏览器的子集。感知路线：纯视觉、DOM/a11y、SoM（编号标记降维坐标回归）。

Q87. Computer Use 的感知—规划—执行—校验怎么讲？

答： 截图/DOM 感知 → ReAct 决策下一步 → 原子动作（click/type/scroll）→ 校验子目标是否达成 → 未达成则修复/回溯。与宏脚本 RPA 不同：允许逐步校验与自我修复。生产还要登录态、弹窗、验证码、沙箱与人工接管。

Q88. Deep Research 和 Agentic RAG 差在哪？

答： Agentic RAG = 检索自主化（何时检、怎么改写、多跳），多嵌在系统里，输出常是短答。Deep Research = 调研产品形态：plan-first → 多源检索与全文阅读抽取 → 充分性判断再补检 → 带引用的长报告合成。三要素：显式研究计划、充分性感知终止、综合+引用管理。

Q89. 什么是 LATS？和 ReAct / ToT 关系？

答： Language Agent Tree Search：在 Agent 动作树上做搜索（常结合价值估计/反思），探索多条轨迹再选优。质量通常高于单线 ReAct，成本常是数倍。适合高价值、可定义奖励/评判的任务；日常客服别一上来 LATS。

Q90. Self-consistency 怎么用在 Agent 上？

答： 同题多样本（可升温），对最终答案或关键决策多数表决。错路径发散、对路径易聚簇。代价是调用倍数；适合高风险节点或检测到低置信时触发，不要全局 5×。

Q91. Reflexion 和「多跑几次」有何不同？

答：（与 Q13 互补。）Reflexion 在失败后生成自然语言复盘写入情景记忆，下次带着教训再跑；不是盲目重采样，也不同于 Self-consistency 的升温多数表决（Q90）。局限：诊断不准则教训也歪；教训要显式装进上下文，不会进权重。

Q92. 什么是 Proactive Agent？

答： 不只应答，还预测下一步需求并提前行动（如会前提取冲突日程）。体验好，但误主动 = 骚扰或越权，需要偏好学习、可撤销、明确授权边界。

Q93. 代码执行 Agent 为什么特别强？

答： 代码是通用工具：算数、数据处理、自测。运行时报错是客观反馈，比自然语言自我感觉可靠。模式：写码 → 沙箱跑 → 读 stdout/stderr → 改 → 再跑。安全：沙箱、无网或白名单出站、资源/时间限额、禁止宿主机污染。

Q94. 部分可观察 / 信息缺失时 Agent 怎么办？

答： 显式区分「已知 / 假设 / 未知」；优先用工具补观测；补不到就问用户或降级；禁止把假设写成事实写入记忆或对外答复。轨迹评测要覆盖「缺字段仍硬办」的坏路径。

十七、RAG 深化与检索工程

Q95. Self-RAG / Adaptive RAG / Corrective RAG 各解决什么？

答：

  • Self-RAG：模型判断要不要检索、检索块是否有用、生成是否需修订
  • Adaptive RAG：按问题复杂度选「直答 / 单次检索 / 多跳 Agent」路由
  • Corrective RAG：对召回相关性打分，差则改写/换源/拒答

与 Agentic RAG 同族：都把「死流水线」变成「带判断的环」。

Q96. HyDE 是什么？还有哪些查询侧增强？

答： HyDE（Hypothetical Document Embeddings）：先让模型写一篇「假想答案文档」，再对该假想文档做向量检索，缓解「用户短问句」与「文档长叙述」不在同一语义空间的问题。代价：多一次生成、假想内容可能带偏检索。

同族常见还有：查询改写/扩展、多查询召回合并、子问题分解（见 Q34）。面试讲清 HyDE 动机与代价即可；不要编造记不清的变体缩写。

Q97. Bi-Encoder 和 Cross-Encoder 在 Rerank 里怎么配？

答： Bi-Encoder（双塔）快，适合大规模召回；Cross-Encoder 问答拼在一起打分，准但慢，只对 TopN（如 50）精排。生产常见：BM25+向量召回 → 合并去重 → Cross-Encoder Rerank → 截断进上下文。

Q98. 什么是语义缓存？对 Agent/RAG 有何用？

答： 对相似查询命中缓存答案或检索结果，降延迟与费用。键要用嵌入近邻或规范化问句，并带租户；注意答案时效与权限。Agent 里还可缓存确定性工具结果（同参同幂等键）。

Q99. 财报第 1 页写「金额单位：千」，分页切块怎么处理？

答： 文档级元数据/页眉页脚要继承到每个 chunk（或父文档索引）；否则单页「Revenue 5200」会被理解成 5200 元而非 520 万。表格、脚注、跨页延续同理——切块不能丢掉全局约束。

Q100. 长上下文模型还要不要分层记忆和 RAG？

答： 要。窗口变大 ≠ 检索变准，中间丢失、费用、权限过滤、跨会话偏好仍在。长窗适合少跳的通读；企业库、多租户、精确引用仍靠 RAG + 记忆策略。

Q101. RAG 效果差怎么系统性排查？

答： 分层：解析/切块 → Embedding/索引是否过期 → 召回（稀疏/稠密/过滤）→ 重排 → 上下文组装（Lost in the Middle）→ 生成是否无视证据。每层留指标与样例；先看「金标文档是否进 TopK」，再骂模型。

Q102. ANN / HNSW 面试怎么一句话带过？

答： 精确 kNN 在百万级向量不可行；ANN 用图/树/量化近似近邻。HNSW 是分层小世界图，召回与延迟可调（ef、M）。业务选型看召回率、延迟、过滤（metadata）与运维，不背公式也要懂「近似会漏」。

十八、工程落地：流式、结构化、坏例、意图

Q103. 结构化输出 JSON 怎么稳住？

答： 优先级大致：① 模型原生 Structured Outputs / JSON Schema 约束解码；② Tool Calling 把字段当参数；③ 输出解析器 + 校验失败重试；④ 少样本与严格 system。流式时勿对半截 JSON 执行副作用；拼完再校验。弱模型可「小模型提槽、大模型填」或后置修复。

Q104. SSE 断连、半截工具 JSON、用户点停止怎么办？

答： SSE：心跳、断点续传或重连重放；服务端以事件 id 去重。半截工具调用：不执行；等完整帧或走非流式工具通道。UI 可先流式展示思考/文本，工具副作用必须完整+校验后。

取消： 停止向客户端推流；中止未发出的工具；已发出的写走幂等与业务状态机（见 Q8 / Q74b），并向用户展示「已受理/已撤销/需人工」的明确终态。

Q105. 意图识别与多意图一句话怎么做？

答： 规则/小模型/嵌入分类路由到工作流或 Agent；评测用混淆矩阵。多意图：拆槽并行或排优先级（先查账再投诉）；模糊则澄清，勿静默猜高风险写操作。

Q106. 用户说 Agent「很蠢」，bad case 怎么定位？

答： 拿到 run_id → Trace：路由是否错、检索是否空/脏、工具参数、护栏是否误杀、上下文是否被压缩掉关键事实。定责后：修数据/工具/策略，回流评测集，防再发。忌只改一句 Prompt 宣称已修。

Q107. 怎么保证 AI 写的代码质量？和 Coding Agent 面试怎么答？

答： 测试门禁、类型检查、沙箱、禁止直接推 main、人审高风险 diff、用 Agent 审码不可当唯一真相。Coding Agent 设计：仓库地图/检索、编辑工具、终端沙箱、测试环、回滚、权限分级。问「平时怎么用 Claude Code/Cursor」：讲工作流（规格→实现→测→审），别只报名字。

Q108. Prompt 版本管理与 A/B 怎么做？

答： Prompt/工具/模型绑成发布单元；灰度租户；在线指标 + 离线评测集双看；保留回滚。优化要用评测证明，忌「我觉得更好」。

Q109. 死循环除了 max_steps 还能怎么防？

答： 相同工具+相同参数指纹；状态哈希无进展检测；费用/时间预算；强制澄清或升级人工；图里显式终态边。日志打「因何终止」。

Q110. 并行工具调用 vs 顺序：如何选？

答： 无依赖可读查询可并行降延迟；有写入依赖、或后者输入依赖前者输出 → 顺序。并行要合并错误策略（部分失败是否整单失败），并注意限流与幂等。

Q111. 什么是 Tool Gateway？

答： 工具流量统一入口：鉴权、配额、审计、Schema 校验、协议适配（MCP/HTTP）、熔断。Agent 不直连各 upstream，便于收权与观测——类似 API Gateway 之于微服务。

Q112. 动态工具发现怎么做？

答： 注册中心存描述与权限；运行时按意图检索 Top-N 工具定义注入上下文；变更要版本与灰度。安全：发现 ≠ 授权，仍要按身份过滤。

十九、LangGraph 深挖

补强自 shahshrey/langgraph-interview-questions、datascienceinterviews LangGraph 题单。

Q113. State 更新为什么需要 Reducer？

答： 多节点可能写同一字段（如 messages）。Reducer 定义合并语义（追加、去重、最后写入）。没有明确 reducer，并发或扇入时状态会被静默覆盖——生产必考。

Q114. Subgraph 什么时候用？

答： 子系统复用、权限/工具集隔离、把复杂子流程封成节点。注意状态映射（哪些字段进出子图）与独立 checkpointer 需求。

Q115. 静态图 vs 动态图？

答： 静态：编译期结构固定，易审计。动态：运行时改边/加节点，灵活但难测。多数业务静态图 + 条件边够用；真要动态，把「可变部分」收成数据驱动路由表。

Q116. LangGraph 高并发与竞态怎么处理？

答： 每会话独立 thread_id；写工具幂等；共享资源加锁或队列；扇出扇入用明确 reducer；长任务靠 Checkpoint 而非进程内可变全局。水平扩展时状态存 Postgres 等外部 checkpointer。

Q117. LangGraph 常见 anti-pattern？

答： 把一切塞进一个超级 State；循环无终止；用 Prompt 代替权限；工具里藏不可见副作用；无 Trace 凭感觉调；把本该代码的确定性步骤交给模型「自由发挥」。

Q118. 如何测试 LangGraph 工作流？

答： 节点单测（纯函数）；用 Mock LLM/工具做图级轨迹断言；黄金用例 CI；非确定性多跑看稳定性；HITL 路径测 pause/resume；故障注入（工具超时）。

Q119. 时间旅行调试是什么？

答： 基于 Checkpoint 回放到历史超步，改状态或 Prompt 后分叉再跑，定位「哪一步开始歪」。前提是副作用可回放或已隔离。

二十、算法岗轻量补丁

开发岗少考公式，但简历写了微调/RL 会被追问。

Q120. RAG vs SFT/LoRA 怎么选？

答： 知识常变、要引用 → RAG；稳定风格/格式/领域用语、改行为 → SFT/LoRA。可叠加：RAG 供事实，小适配器供口吻与工具格式。

Q121. DPO / GRPO 和 Agent 有啥关系（口述）？

答： 开发岗防雷版（简历没写 RL 就别主动展开）： 偏好优化能改善「听不听指令、工具格式稳不稳」；Agent 轨迹也可当偏好/奖励信号。必须会说：奖励黑客（钻评测空子）和 离线偏好（DPO 类）vs 在线 RL 的代价差异。

算法岗： 请另备损失与实现细节；本文不替代 RL 专题。乱背公式减分。

Q122. 多 Agent 冲突怎么解决？

答： 预定义优先级、仲裁者 Agent、投票、或升级人类；对共享状态用版本与锁；输出 schema 校验减少「各说各话」。涌现行为要靠权限与预算兜底，不能只靠自觉。

Q123. 黑板模式 vs 消息队列（多 Agent 通信）？

答： 黑板：共享工作区，松耦合、易竞态。点对点消息：清晰但耦合。队列：解耦、背压、可持久——高吞吐生产更常见。无论哪种，跨 Agent 传递用结构化 schema，少传散文。

Q124. Hub-Spoke、Pipeline、Hierarchical 怎么记？

答：（与 Q51 同族。）Hub-Spoke≈中心调度（近 Supervisor）；Pipeline≈流水线交接；Hierarchical≈多级主管。选型看是否需要反复回访中心、是否线性、领域是否大到要分层。

Q125. 静态 Benchmark 95% 为何上线翻车？

答： 分布漂移、评测泄露、轨迹未评、工具在线与 Mock 不一致、奖励黑客、长尾与对抗样本缺失。要持续评测 + 线上回流 + 轨迹约束，而不是抱着固定榜单。

Q126. 设计 Coding Agent / 漫剧 Agent（秋招场景题骨架）？

答： 共性：目标分解、工具/技能集、状态与产物落盘、评测（单测/分镜一致性）、人审节点、成本上限。Coding：仓库检索+沙箱+测试环。漫剧：剧本→分镜→出图/配音流水线，用工作流固定阶段，仅在创意分叉处给 Agent 自由度。

Q127. 发布中正在跑的 Agent Loop 怎么办？

答： 版本钉扎；旧 loop 用旧 Prompt/工具跑完或 Checkpoint 后按兼容策略迁移；双缓冲工具接口；禁止发布瞬间切断不可恢复写操作。Runtime / Product Harness 要支持「在途任务」生命周期（别和 Eval Harness 混谈）。

Q128. MemGPT / 记忆分页思想是什么？

答： 把上下文当有限内存：重要信息换出到外部存储，需要时再换入——类似 OS 分页。工程落地即：摘要、外置全文、主动 memory tool，而不是幻想无限窗口。

面试准备清单

  • 先搞清：Eval Harness ≠ Product Harness
  • 按职级刷（§0.2），背追问链（§0.3），用项目模板填自己的数（§0.4）
  • 能画：Agent Loop、权限边界、MCP vs A2A、四层栈
  • 能讲清：何时不用 Agent；Skill vs MCP vs FC（先对齐定义）
  • 亲手做过：Checkpoint + 审批；窄工具或 MCP；一条 bad case 回流故事
  • 有数：成功率、违规率、成本/任务、人工介入率、评测集规模
  • 终面能扩：Q74b + Q78b
  • 安全故事：注入、越权、租户隔离、糊涂代理

参考与延伸

答案按生产工程视角重写，便于口述；不保证与原题库逐字一致。建议 star 深读：

来源 说明
BigKunLun/Agent-Interview-100 中文 100 题，含 Product Harness / Computer Use / Deep Research
Navedphysicist/100-Agentic-AI-Interview-Questions 英 100 题，LangChain/LangGraph/MCP/CrewAI
shahshrey/langgraph-interview-questions LangGraph 72 题
ishandutta2007/Awesome-AI-Agent-Architect-Interview-QA Architect 向 133 题
Nareshedagotti/AI-Engineer-Interview-QA Agentic AI Q&A
alexeygrigorev/ai-engineering-field-guide 真实面经汇总的 Agents/RAG 题单
KalyanKS-NLP/RAG-Interview-Questions-and-Answers-Hub RAG 100+
datawhalechina/hello-agents Extra 章面试问题总结
国内秋招面经统计（2026-08～10，牛客样本） RAG / AI Coding / Skill / Harness 等频次榜

协议与框架演进快：答题以「边界、状态、权限、评测」为准；具体产品名与 API 以官网当前文档为准。