[特殊字符] 肝了三个月！20000 道 AI Agent 面试题大全，从入门到架构师一篇就够了！

📝 AIAgent面试题库摘要（150字） 本文系统整理了一份覆盖16大模块、20000+题的AIAgent面试题库，针对2024-2026年Agent技术核心领域。内容从基础概念（如ReAct模式、BDI模型）到高阶架构（多智能体协作、RAG优化、安全对齐），涵盖Prompt工程、工具调用、记忆管理、规划推理等关键技术。题库分级标注难度（⭐-⭐⭐⭐），包含OpenAI GPTs、Anthrop

LLM工具调用与Function Calling：工程实践与避坑指南

LLM工具调用（Function Calling）是大模型应用从"聊天"进化为"行动"的关键能力。它让LLM能够主动调用外部工具，完成复杂的多步任务，是实现AI Agent的核心技术之一。工具定义是精度的关键。精细化工具描述、严格参数Schema约束、Few-shot示例，能显著提升LLM工具选择的准确性和参数生成的质量。工程化是稳定性的保障。生产环境中的工具调用系统必须具备重试机制、并发执行、超

AI Agent 的工程化实践全景图：从 prompt 工程到系统架构的完整知识体系

Agent 不是"更聪明的 LLM"，而是"被 LLM 驱动的软件系统"。这意味着你需要考虑的不仅是 prompt 怎么写，还有：状态管理、错误恢复、资源限制、安全边界——这些是系统架构的问题，不是 NLP 的问题。对于同学，我的建议是：不要一上来就做多 Agent 系统。从 ReAct 循环开始——一个 LLM + 两个工具 + 对话记忆——把这个最简系统调稳了，再往上叠复杂度。所有伟大的框架（