大模型Agent面试题分享 学员面试大模型公司真实的Agent面试题分享，今天大厂老徐分享给大家！#AI #Agent #大学生 #程序员 #面试题

今天以来，副导的一些学员去面大模型公司，也有双非二本的，最后我都拿到包袱了。今天我就把他们这些实战面试中被高频问到的一些题，给大家一刀一刀拆给你。你自己如果现在正在面试这个Agent，也可以去好好看一下。这些不是网上筹的八股，是正刀正腔在面试里被问出来的。 当然先说一些背景。这些学员有些是后端有开发经验的，但是有些人之前也一直在面大模型和Agent的一些岗位，也面了很多家，当然抬了不少的坑。当然我带着他们也从背八股，一刀能讲明白的为什么要这么做，当然好多都被固上来了。下面这些题也是面试官经常问他们的。 总结起来，第一个就是被问最多的，这个题Agent基本价格到底是啥？它跟传统的LLM、总统链式调用到底有啥区别？当然给标准打反，Agent其实就四块：大模型任务规划、记忆、工具调用。其实跟链式调用最大的区别，一个词：自主性。链式调用其实是提前写死的流水线，第一步干啥第二步干啥，全代码是定四的，一点变通了没有。Agent是不一样的，Agent它是蹦着最终的目标去，每一步自己判断该干什么样，包括做偏了也会自己掉头。一个是按剧本演的，一个是剑期形式，损失要调整的。 接着面试官就会追问你，那React是什么东西？当然这个是Agent能跑起来的底座，核心就两词：思考和行动。主席大模型先想一下。 现在到底要干啥？调哪个工具？然后呢，争取执行。然后呢，拿到结果，再根据他拿到这个新结果，想下一笼，一笼一笼转到任务完成了。你记住我一句话，他是先想透，做完了再想。 第三个就是，经常会问长期记忆到底怎么实现。这个呢，很多学员、很多同学一开始答不上来，这个也是有些人学习的一个盲区。其实记忆就如分两层，短期记忆其实就是用大模型的上下文窗口，把当前这段对话记着，服务眼前的这端活。长期呢，靠把一些历史经验、知识库都转成了向量，存进了向量数据库。Agent干活前肯定是要先检索一下，看之前有没有类似的事，能参考。现在呢，很多还用长上下文模型，直接吃这种超长的记录，再加上压缩，把海量的记忆压缩成了几层，省得越走越远。 面试完这个时候呢，有可能会问，固定的工作流和这种自主的智能体，那你说各有什么优势，怎么选呢？当然这个也是经验呢，到了一个加分项。固定工作流一般呢是拿什么呢，有效无还土，就是把这个执行的路径给定死。好处呢是稳，结果是可预判，基本不出错。像报销审批、标准的客服这种就用它。缺点是呢，碰到这种开放式的任务，他就抓瞎了。像这种自主的智能体反过来啊。 这个路径是不固定的，对吧？大模型自己决定调几次工具，对不对？走几步灵活性呢？它是拉满的，对吧？适合什么呢？适合类似像写代码啊，对吧？开放式的研究啊。当然缺点呢，是什么呢？就是容易失控啊。有时候呢会换绝，有时候呢又会下操作，对吧？然后呢，我让呢，就是学习些学员甩了一句，对吧？面试吧呢，眼睛不亮了。其实现在行业的主流方案，对吧？其实是用什么呢？是用工作流啊去约束Agent，对吧？在固定的框架点比他留一块自主决策的空间啊。稳和零呢，都是要要的。这句话你背下了绝对加分。接着呢，有些人会问什么编排着执行着这种模式啊，其实说白了这种就是分工。就一个主Agent当老板，对吧？把一个呢超大的任务超成什么呢？一堆小任务，封定了一帮各有专长的执行者Agent，最后呢同一个去汇总。最典型的就就是我们的软件开发这个过程，对吧？一个写啊一弯，对吧？一个写后端，一个写测试，各干各的。当然这个模式的坑啊，就是在拆任务的力度，对不对？你拆太细吧，通信通信的成本是爆炸；你拆太粗吧，对不对？执行者理解偏了就开始换绝了。然后呢，是反思自我纠正这种模式啊，最好是是操力提升任务成功率最狠的一招啊。说穿了就是什么？双人教宴。Agent输出一次之后，再来一个审核着，对吧？检查的结果对不对啊？有没有错呀？有没有编呀？然后给修改的意见，对吧？让原Agent再改一遍。 工程上的一般用 Reflex 对吧。把每次失败的这种轨迹记下来，重进记忆，让 Agent 们要长记性，对不对？下一次别踩同一个坑，对对。当然你再往后，一般的面试官都会问你，那为什么复杂任务就一定得靠这种多智能体？当然单个智能体它是有天花板的，对吧？你如果碰到像跨领域、步骤特别多的这种长任务，注意力也是容易分散的，对吧？推理链也容易断。多智能体就是来解决这个。然后它的协作模式其实就三种，对吧？老板员工式，对吧？一个主的 Agent 拆任务分下去，收结果。流水线式，对吧？一个接一个，上一个输出是下一个的输入，像代码生成、审查、修复一条龙，对吧？还有呢就是民主讨论式，几个 Agent 各分析各的，互相讨论，最后拼一个统一的结果。当然最后一个就是，像多智能体，你想怎么防无限的循环、通信的冗余，对吧？三招啊。第一招呢就是一定要上这状态机，设最大的迭代次数，首先就从机制上把这个死循环掐死。第二招呢是做那个 token 的管控，就 Agent 之间重复的没用的对话，你要做必要的压缩，别来回来去说自己话。第三招呢就是任务开始前就把这个啥算完成了，一定要定清楚，对吧？一旦完成了就停下来，别让它没完没了地去转，对吧？讲到这先别滑走啊，接下来这些也是企业里真金白银试出来的，每一条都能直接抄作业一样。 觉得有用呢，大家点个赞，收藏一下，再送出，点个关注啊，滑走了就找不回来了。最后说两件事啊。第一就是经济讲的这些面试题啊，我呢已经把这种答案一道一道也拆好了，每道题呢都按了面试关的视角给大家讲清楚啊。这道题啊再考什么东西啊，怎么答案才能达到点子上对吧，追问来了那怎么接住啊。接着呢也全部整理在我那个阿长吉的Agent面试题库里啊，八个维度拆到底，面试关呢到底在选什么样的人，你的答案呢在第几层入职，答案呢其实是照着念的对吧，速击表一张图呢能看懂对吧，包括呢还有代码的对比啊追问列，还有呢就是考前的30秒备送卡。接着呢这个也挂在我们的商品厨房里啊，如果你现在正准备这个Agent面试的，去那个商品厨房去看一眼。再一个呢第二个呢就是如果啊，大家也也像这些学员一样，想到同龄把这个大模型和Agent的系统啊，就是落地能学到的就是能落地能扛项目的，呃我现在这个大模型的Agent的课程呢，现在也是在这个商品的厨房里。其实从大模型的原理对吧，再到Ride再到呢Agent的架构，再到呢工程化的这些上线啊，这一条线呢是跟你走完的，包括呢还带你就是陪跑对吧，踩过的这些坑啊，直接告诉你省得你自己呢掏几个月的时间啊，浪费时间，完了想走弯路的。这两个呢现在呢都挂在我的那个商品厨房里啊。 大家可以点进去看一看。今天就暂时先讲上半部分，这几道题其实还有下半部分。剩下的这下半部分我下期接着给大家拆。当然还没有点关注的，大家送出点关注，谢谢大家，别错过下半部分。