前言

最近很多小伙伴来问：Agent岗位面试HR常问什么、怎么作答。
下面是我面试多家公司整理的高频面试问题与实战回答，回答思路：先讲核心思路+落地方法+项目实例，贴合工程实战。

面试8道高频题及答案

1. 你们用的Agent框架是什么？ReAct还是Plan-and-Execute？

我们主力使用ReAct框架，属于边思考边执行的模式，模型每执行一步、拿到工具返回结果后，再决策后续动作，灵活度高，用户中途改需求也能适配。
Plan-and-Execute我们也落地测试过，先完整生成执行计划再批量执行，能节省Token，但中途出现意外分支很难调整。
生产环境最终采用混合方案：整体先用Plan做顶层规划，执行中遇到异常细节，自动切到ReAct做局部动态调整。

2. 怎么让模型老老实实调用工具，不瞎编参数？

分两套方案保障参数规范：

1. 优先使用模型原生function calling，原生返回结构化数据，后端直接解析，稳定性最优；
2. 不支持函数调用的模型：在Prompt里完善工具定义，标注参数类型、必填项、入参示例，强制输出JSON；后端增加正则校验，格式错误最多重试2次；关键参数后端配置默认值兜底，不完全依赖模型生成。

3. Agent的记忆怎么搞？长期短期分别怎么存？

• 短期记忆（当前会话）：保存本轮对话记录+任务状态（执行进度、中间结果），存入Redis；
• 长期记忆（跨会话）：会话结束后压缩会话摘要，提取用户偏好、常用信息向量化存入向量库；新对话通过向量检索召回相关历史信息，补充进上下文；
  额外优化：对话过长自动摘要压缩，防止超限撑爆上下文窗口。

4. 多智能体怎么协作？比如一个写代码一个审查

1. 角色固化：在各Agent的System Prompt固定岗位职责、输出格式，编码Agent只写代码，审核Agent只做代码校验；
2. 串行流转：采用顺序链路，代码编写完成直接下发给审查Agent；
3. 消息规范：全量消息用JSON封装，携带任务ID方便全链路追踪；
4. 冲突处理：多智能体意见矛盾时，新增仲裁Agent，关键业务节点预留人工介入通道。

5. 工具调用失败、超时了怎么办？

1. 统一封装所有工具调用函数，捕获异常后返回标准化错误信息，将错误信息回传给模型；
2. 由模型自主选择：重试调用、更换备选工具或告知用户异常；
3. 熔断限制：单工具最多重试2次，全任务设置30s全局超时，超时直接终止；
4. 降级方案：核心工具配置备用API，主接口故障自动切换备用服务。

6. 怎么评估Agent效果好不好？

从离线、线上两个维度评估：

1. 核心指标：任务成功率、执行步数&耗时、工具调用准确率；
2. 离线评测：自建标注测试用例，人工标注标准答案，使用GPT-4自动化打分；
3. 线上监控：依托用户反馈、线上失败率，配合A/B测试持续迭代优化。

7. 上下文窗口不够用，对话太长怎么办？

优先工程优化，模型扩容作为兜底：

1. 早期对话压缩成摘要，只留存关键信息；
2. 超长任务拆分子任务，子任务独立对话执行，最后汇总结果；
3. 中间结果存入数据库，按需读取，不全塞进上下文；
4. 上述方案无效时，更换大窗口上下文模型。

8. 开发Agent时踩过什么坑？

1. 无限循环调用：模型反复调用失败工具，增加失败计数，超限直接终止流程；
2. 参数幻觉编造：约束模型仅能从工具返回的JSON结果中提取参数；
3. 会话状态丢失：任务状态统一存入Redis，绑定会话ID，后端改为无状态服务；
4. 大模型成本超标：限制单轮Token上限，超出预算触发告警。

面试答题小技巧

答题公式：一句话概括思路 + 关键落地做法 + 项目实例，突出实战经验。

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