【大模型面试】大模型Agent工程师面试宝典：五大模块全面解析，助你轻松应对面试挑战！

本文是听悟智能团队整理的大模型Agent工程师面试题库，分为五大模块：核心架构与原理、工程实践与优化、性能部署与可观测性、场景应用与领域知识、项目经验与业务思维。内容涵盖ReAct框架实现、工具调用设计、对话状态管理、AgentExecutor内部逻辑、多Agent协作挑战、服务部署优化、问题排查方法及安全合规考量等，全面考察候选人对Agent技术的理解深度和工程落地能力。

Cc不爱吃洋葱

505人浏览 · 2025-12-10 16:59:50

Cc不爱吃洋葱 · 2025-12-10 16:59:50 发布

简介

本文来自我们听悟智能(EpiphanyMind)团队Agent工程师面试题整理

这套题库分为五个模块，层层递进，从核心原理考察到落地实践：

模块一：核心架构与原理
模块二：工程实践与优化
模块三：性能、部署与可观测性
模块四：场景应用与领域知识（压力面）
模块五：项目经验与业务思维

模块一：核心架构与原理

这个模块旨在考察候选人对Agent底层工作机制的理解是否扎实，能否脱离框架进行思考。

问1：很多人都了解ReAct框架，但请你深入描述一下"思考-行动-观察"（Thought-Action-Observation）循环在实际代码中是如何实现的？特别地，如何处理循环的终止和陷入无限循环的风险？

答： ReAct框架的本质是一个通过精心设计的Prompt来引导LLM进行工具选择和执行的控制流。

实现细节：

1. Prompt设计是核心： 在主Prompt中，我们会明确指示LLM遵循"Thought, Action, Action Input, Observation"的格式。Thought部分让LLM自我剖析问题，Action部分让它从提供的工具列表中选择一个，Action Input是该工具的参数，Observation是我们执行完Action后返回给LLM的结果。
1. 循环体： 在代码中，这通常是一个while循环。循环的每一次迭代，都将历史的"Thought-Action-Observation"轨迹和最新的用户问题拼接成新的Prompt，发送给LLM。
1. 输出解析： LLM返回的是一段文本，我们需要用正则表达式或更稳定的解析器（例如Pydantic Output Parser）来提取出Action和Action Input。如果解析失败，需要有重试或向LLM反馈格式错误的机制。
1. 工具执行： 根据解析出的Action名称路由到对应的函数/API，并传入Action Input。执行结果（成功信息、报错信息、API返回值）被格式化为Observation。

循环控制（关键点）：

1. 终止条件：
  最终答案标识： 在Prompt中定义一个特殊的Action，如Action: Finish，并指示LLM在认为问题已解决时调用它。当我们的代码解析到Finish时，就跳出循环。
  最大迭代次数： 设置一个max_iterations（例如10次），防止无限循环，超过次数则强制退出并返回错误或当前状态。
1. 无限循环熔断（防风险）：
  重复Action检测： 在循环中记录最近N次的Action和Action Input。如果发现连续M次（比如3次）调用了完全相同的工具和参数，可以判断其陷入了循环。此时可以强制中断，并在Observation中提示LLM：“你已连续多次执行相同操作，请重新思考或尝试其他工具。”
  Prompt修正： 这种熔断机制可以进一步与Prompt工程结合，动态地在下一步Prompt中加入更强的引导指令，帮助Agent跳出困境。

问2：当我们谈论工具调用，比如OpenAI的Function Calling，它的能力远不止调用一个函数。请问，当一个Agent管理着上百个工具时，你是如何设计一个健壮的API路由和容错机制的？

答：管理上百个工具的核心挑战在于选择的准确性、执行的可靠性和安全性。

API路由设计：

1. 语义化描述： 这是第一道防线。每个工具的描述必须极其清晰、准确，包含其功能、参数的详细说明和适用场景的例子。LLM的工具选择高度依赖这些描述。
1. 两阶段路由： 对于大量工具，可以先让一个轻量级的分类LLM（或传统模型）根据用户意图将工具范围缩小到一个小的子集（例如从100个缩小到5个），然后再让强大的决策LLM在这个小范围内做精确选择。这能有效提高精度和效率。
1. 工具检索： 类似于RAG，可以将所有工具的描述向量化存储。当用户提问时，先通过向量相似度检索出Top-K个最相关的工具，再让LLM从中选择。

容错机制：

1. 参数校验： 在真正执行工具前，必须有严格的参数校验层（如使用Pydantic）。如果LLM生成的参数类型错误、格式不对或缺失，绝不能直接执行。应该将校验失败的错误信息作为Observation返回给LLM，引导它在下一轮思考中修正参数。
1. API降级与重试： 如果一个工具执行失败（如API超时、返回5xx错误），不能简单地将错误抛给LLM。健壮的系统会：
  自动重试： 对网络抖动等临时性错误，采用指数退避策略进行重试。
  自动降级： 如果主API持续失败，可以设计一个备用工具。例如，高精度的天气API失败后，自动降级调用一个免费但精度稍低的天气API。这个降级逻辑应该对LLM透明，或者在Observation中告知它。

问3：在复杂的长对话场景中（例如医疗问诊），如何有效管理对话状态，防止Agent“遗忘”关键信息，比如用户在对话早期提到的过敏史？

答：简单地将全部历史记录塞给LLM是不可行的，因为会受限于Context窗口、增加成本，并且导致注意力漂移。有效的状态管理需要结合传统软件工程和LLM。

1. 结构化状态存储： 除了原始对话历史，我们应该维护一个结构化的内存对象（或数据库记录）。在医疗场景，这个对象可以是一个模拟EHR（电子健康记录）的JSON，包含patient_profile、symptoms、allergies、medication_history等字段。
1. 实体识别与状态更新： 在每一轮对话后，都有一个NLU（自然语言理解）模块运行。这个模块（可以是小模型、正则表达式或LLM自身）负责从最新对话中提取关键实体（如"青霉素过敏"、“头痛持续3天”），然后更新到上述的结构化状态中。
1. 上下文注入： 在构建下一轮Prompt时，我们不是塞入全部聊天记录，而是智能地组合：
  摘要信息： 将结构化状态中的核心信息（如Allergies: Penicillin）序列化成简洁的文本，作为高优先级上下文注入Prompt的最顶端。
  近期对话： 保留最近的N轮对话，以维持对话的流畅性。
  动态摘要： 对于非常长的对话，可以定期（如每5轮）让LLM对至今的对话生成一个摘要，替代更早的对话历史。
1. 有限状态机： 对于有明确流程的业务（如挂号、开药），可以定义一个状态机（如：ASKING_SYMPTOMS -> CONFIRMING_ALLERGIES -> SUGGESTING_DOCTOR）。Agent的核心任务是驱动状态转移。当用户提问偏离主线时（闲聊），系统可以先回答，然后通过Prompt引导其回到当前状态应处理的任务上。

这种“结构化内存 + 动态上下文”的混合方法，是解决长对话记忆问题的关键。

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模块二：工程实践与优化

这个模块考察候选人是否只是“调包侠”，还是真正理解框架内部并具备优化能力。

问4：90%的候选人说用过LangChain，但当我问AgentExecutor的内部调度逻辑时他们就卡住了。你能描述一下，当你调用agent_executor.invoke()时，其内部发生了哪些关键步骤吗？如果你想在每次工具调用前后加入监控日志，应该如何优雅地实现？

答： AgentExecutor是LangChain中Agent的核心运行器，其内部是一个精心设计的循环调度逻辑。

内部调度逻辑：

1. 输入准备： invoke接收输入后，会与ChatPromptTemplate结合，准备第一次发给LLM的请求。这包括用户的输入、Agent的指令、以及可用的工具描述。
1. LLM调用与解析： 调用LLM，并获得返回。这个返回通常是一个AIMessage对象，其内容需要被输出解析器处理。例如，XMLAgentOutputParser或JSONAgentOutputParser会从LLM的文本输出中解析出工具调用指令或最终答案。
1. 决策与路由：
  如果解析出的是工具调用，执行器会进入工具执行步骤。
  如果解析出的是最终答案，执行器会格式化答案并结束循环。
1. 工具执行： 根据工具名称，从工具列表中找到并执行相应的Tool对象，传入参数。
1. 轨迹记录： 将本次的(Action, Observation)对作为一个“中间步骤”记录下来。
1. 循环： 将这个“中间步骤”格式化后，添加到Agent的scratchpad中，然后与原始输入、工具描述等一起，构建下一轮的Prompt，重复步骤2。

优雅地加入监控日志：
最优雅的方式是使用LangChain的回调系统。

1. 创建自定义回调处理器： 我会创建一个继承自BaseCallbackHandler的类，例如MyMonitoringCallbackHandler。
1. 重写关键方法： 在这个类中，重写我需要监控的事件方法，例如：
  on_tool_start(tool_name, input_str, **kwargs)：在此方法中记录工具开始调用的日志，包括工具名和输入。
  on_tool_end(output, **kwargs)：在此方法中记录工具调用结束的日志，包括输出和耗时。
  on_llm_start, on_llm_end 等方法可以用来监控LLM的调用。
1. 注入回调： 在创建或调用AgentExecutor时，将我的自定义回调处理器实例传入callbacks参数列表。例如：
  agent_executor.invoke({"input": "..."}, config={"callbacks": [MyMonitoringCallbackHandler()]})

这种方法完全解耦了监控逻辑和业务逻辑，无需修改AgentExecutor的源码，非常优雅和可维护。

问5：多Agent协作（如AutoGen）在Demo中看起来很强大，但在实际应用中会遇到哪些工程挑战？你有什么策略来应对？

答： AutoGen等框架的Demo掩盖了生产落地中的三大核心工程挑战：成本失控、协作混乱和结果不可靠。

工程挑战：

1. 成本失控（Token黑洞）： Agent间的每一次对话都是一次昂贵的LLM调用。如果协作流程定义不清，它们可能会陷入无休止的讨论、互相推诿或提供冗余信息，导致Token消耗指数级增长。
1. 协作混乱（通信瓶颈）： 默认的协作模式是基于自然语言的群聊，这非常低效。任务交接的上下文可能不准确，Agent可能会“误解”彼此的意图，导致流程卡死或走向错误的方向。
1. 结果不可靠（最终一致性）： 多个Agent“头脑风暴”出的结果，其质量和确定性难以保证。可能最终也无法收敛到一个可用的答案，或者最终结果的合成（aggregation）步骤本身就很困难。

应对策略：

1. 强结构化通信： 设计一套简洁、结构化的内部通信协议（JSON或YAML格式），而不是自由对话。例如，一个Agent完成任务后，输出一个包含status: "success", artifact_path: "/path/to/code.py", summary: "已完成xx功能"的结构化对象，下一个Agent直接解析即可，极大降低通信Token。
1. 中心化协调器： 引入一个非LLM的、基于规则的协调器。这个协调器负责任务分发、流程控制、状态管理和最终结果的裁决。LLM Agent只作为“专家”被调用，而不是“管理者”。这比让一个LLM Agent充当Manager更稳定、更便宜。
1. 预算和熔断机制： 为每个任务或每个Agent协作会话设置明确的Token预算和时间预算。一旦超出，立即终止，并进行复盘。
1. 选择合适的协作模式： 并非所有任务都适合群聊。可以采用更高效的模式，如接力棒式的顺序流水线，或者一个主Agent调用多个工具型从属Agent的模式。

模块三：性能、部署与可观测性

这个模块考察候选人是否具备将Agent部署到生产环境并保证其稳定运行的能力。

问6：在部署一个基于LLM的Agent服务时，你的显存（VRAM）突然被打满了，服务开始频繁报错。除了回答“换个小模型”，请你给出一个详细的、系统化的排查和优化方案。

答：“换小模型”是最后的手段。一个系统化的排查和优化方案应该遵循以下步骤：

1. 诊断与分析（nvidia-smi只是开始）：

首先，确认显存占用的构成。显存主要由三部分占用：模型权重（Model Weights）、KV缓存（KV Cache）和中间计算张量（Intermediate Tensors）。
模型权重： 这是固定的。一个7B的FP16模型大约占用14GB显存。
KV缓存： 这是动态的，且是显存杀手。它与batch_size和sequence_length（所有请求的总Token数）成正比。我会分析当前服务的并发请求数和请求/生成的文本长度，来判断是否是KV缓存爆炸。

1. 优化策略（从易到难）：

KV缓存优化（首要目标）

使用vLLM等先进推理引擎： 这是最有效的方案。vLLM的核心技术PagedAttention，将KV缓存从连续的显存块管理变为像虚拟内存一样的分页管理，极大地减少了内存碎片，使显存利用率从约60%提升到90%以上，能在同等显存下支持更高的并发和更长的文本。
控制序列长度： 在业务层面设置最大输入/输出Token数，对超长请求进行截断或拒绝。
滑动窗口注意力： 对于支持SWA的模型（如Mistral），开启此功能可以有效控制KV缓存的大小。

模型权重优化

模型量化： 如果KV缓存优化后仍不足，我会考虑量化。使用AWQ或GPTQ等先进的量化技术，可以在性能损失很小的情况下将模型从FP16（16位）量化到INT8（8位）甚至INT4（4位），显存占用直接减半或更多。

批处理优化：

动态批处理： vLLM和TGI等框架支持此功能。它们可以动态地将到达的请求组合成批次，而不是等待一个完整的批次填满，从而在提高吞吐量的同时，更有效地利用计算和显存资源。

1. 最后的手段：

如果以上所有优化都已做到极致，显存依然是瓶颈，那么才考虑模型并行将一个模型拆分到多张卡上，或者在确认业务可接受性能损失后，更换更小的模型。

问7：在选择Agent服务的部署框架时，你会在什么场景下选择vLLM，又会在什么场景下选择BentoML？

答： vLLM和BentoML解决的是不同层面的问题，它们甚至可以结合使用。我的选择依据如下：

选择vLLM的场景：LLM推理性能是唯一瓶颈

场景描述： 我的核心需求是提供一个高性能、高吞吐的LLM推理API。业务逻辑相对简单，主要是接收文本，返回文本，且并发量要求很高。
理由： vLLM通过PagedAttention和Continuous Batching等技术，在压榨GPU性能、提升LLM本身推理吞吐量方面是目前的最优解。我需要的是极致的TPS。

选择BentoML的场景：需要构建复杂的、多阶段的AI服务

场景描述： 我的Agent服务不是一个简单的LLM调用。它是一个复杂的推理图，可能包含：

一个预处理模块（如PHI数据脱敏）。
一个向量模型用于RAG检索。
一个LLM用于决策。
一个后处理模块（如格式转换、合规性检查）。
理由： BentoML的核心优势在于AI服务的打包、标准化和部署。它能让我轻松地将上述多个模型和业务逻辑模块组合成一个统一的服务（一个Bento)，并提供统一的API接口。它擅长的是服务编排和工程化，可以方便地构建Docker镜像，部署到Kubernetes等云原生环境。

结合使用（最佳实践）：

在复杂的Agent场景中，我可能会用BentoML作为服务编排框架，在BentoML的服务逻辑中，调用一个由vLLM部署的高性能LLM推理服务。这样既利用了BentoML的工程化能力，又享受了vLLM的极致推理性能。

模块四：场景应用与领域知识（压力面）

这个模块通过具体的、棘手的问题，考察候选人的系统性思维、调试能力和领域知识深度。

问8：一个线上医疗问诊Agent收到了用户投诉，说“它总是重复问我是否对阿司匹林过敏”，即使我已经回答过一遍了。请问，你会如何排查这个问题？请给出你的排查步骤。

答：这是一个典型的状态丢失或错误识别问题。我的排查会遵循一个由外到内、由系统到模型的逻辑：

1. 复现与日志分析（第一步）：

获取会话ID： 首先从用户投诉中获取具体的会话ID。
检查完整会话日志： 查看该会话的每一轮Prompt、LLM的完整输出（包括Thought）以及工具调用的记录。我会重点关注：

用户第一次回答过敏史时的确切措辞是什么？
Agent在后续轮次中，构建的Prompt里是否包含了过敏史这个信息？
Agent重复提问前的Thought是什么？它是在思考什么导致它认为需要再次提问？

1. 系统性排查（由外到内）：

① 检查EHR系统对接状态： 如果Agent需要将过敏史写入外部EHR系统，我会检查该次会话中对应的API调用是否成功。API是否返回了错误？写入是否因为网络问题或权限问题失败了？

② 验证对话状态缓存机制： 检查我们的结构化内存（Redis, DB等）。该用户的过敏信息是否被正确提取并写入了缓存？是否存在缓存穿透、雪崩或数据不一致的问题？缓存的TTL（生存时间）设置是否合理？

③ 分析会话日志的实体识别准确率： 回到日志，仔细看NLU模块（实体提取）的工作情况。当用户说“我对阿司匹林不行”或“医生说我不能吃那个”时，我们的实体提取模型是否准确地识别出了Allergy: Aspirin？还是说识别失败了，导致关键信息从未进入过结构化内存？

④ 审视Prompt模板： 检查最终注入到Prompt中的上下文部分。过敏史信息是否因为优先级不够或被截断而没有被LLM看到？Prompt中是否有模糊或矛盾的指令，导致LLM在某些情况下会忽略历史信息？

1. 定位与修复：

根据以上排查，问题可能出在：API接口失败、缓存系统bug、实体识别模型对口语化表达识别不佳，或是Prompt设计缺陷。找到根源后，进行针对性修复。例如，如果是实体识别问题，就需要为模型增加更多样化的训练数据来提升鲁棒性。

问9：假设你正在为辉瑞这样的顶级药企设计一个内部使用的药品研发Agent，其中一个关键工具是“查询药物相互作用”。请问，你在实现这个Tool时，除了调用一个内部API，还需要考虑哪些至关重要的因素，以确保其绝对安全和合规？

答：为顶级药企设计这种高风险工具，技术实现只是基础，安全、合规和可追溯性是决定成败的关键。我的设计会包含以下几个层面：

1. 数据源的权威性与版本校验：

权威数据源： 工具调用的API后端必须对接FDA、EMA的官方数据库或UpToDate、Lexicomp等行业金标准的商业数据库。绝不能依赖不可靠的数据源。

数据版本校验： API的返回结果中，必须强制包含所用数据源的版本号和查询时间戳。Agent在向用户展示结果时，必须明确声明：“根据FDA数据库[版本号-YYYY-MM-DD]的资料，A与B存在XX相互作用。”这在药物研发和临床决策中至关重要。

1. 内置的临床规则引擎：

在调用API之前，Tool内部应有一个前置的规则引擎。这个引擎包含一些基础但致命的临床规则。例如，如果查询涉及到孕妇禁用药或有黑框警告的药物，即使API还没调用，规则引擎也应立即触发高优先级警报。

1. 输入的鲁棒性与模糊处理：

实体标准化： 用户输入的药品名可能是商品名、通用名或俗称（如“泰诺”vs“对乙酰氨基酚”）。Tool内部必须有一个药品词典和实体链接模块，将用户的模糊输入标准化为唯一的药品ID，才能进行准确查询。

参数完整性检查： 查询药物相互作用，往往需要患者的年龄、肝肾功能、正在服用的其他药物等上下文。Tool必须能够判断当前上下文是否足以进行安全查询。如果信息不足，它的首要任务是向用户追问，而不是返回一个可能不准确的“无相互作用”的结果。

1. 结果呈现的安全性：

不提供直接建议： Agent的输出必须是信息陈述，而非医疗建议。例如，应该说“数据显示A和B有XX风险”，而不是“不要同时服用A和B”。

风险分级与强调： 对查询到的相互作用，应根据严重性进行明确的风险分级（如：严重、中等、轻微），并在UI上用醒目的颜色或图标进行高亮。

强制人工审核链路： 对于查询到“严重”级别相互作用的情况，系统应自动触发一个工作流，将该查询和结果发送给人类药剂师或临床专家进行复核，形成闭环。

1. 严格的合规审计：

不可篡改的审计日志： 每一次Tool的调用，包括输入参数、调用的API版本、返回的原始数据、以及最终呈现给用户的回答，都必须被记录在不可篡改的审计日志中。日志需包含操作人、时间、IP等信息，以支持HIPAA或GXP的合规审计回溯。

模块五：项目经验与业务思维

这个模块考察候选人是否能将技术与业务结合，用数据说话。

问10：请描述一个你过去开发的最有挑战性的AI Agent项目。请不要只说你用了什么技术，而是结合STAR原则，说明：当时的业务背景和目标，你为解决关键挑战所采取的具体行动，以及最终实现的、可量化的业务成果。

答：这是一个开放性问题，以下是一个优秀的回答范例

S 背景： 我之前在一家电商公司负责智能客服团队。我们的主要痛点是，在“双十一”等大促期间，关于“我的优惠券为什么不能用”的咨询量会暴增500%，导致人工客服响应时长从平均2分钟飙升到15分钟，用户满意度下降了近20个百分点。

T 任务： 我的任务是开发一个AI Agent，专门处理优惠券使用问题的咨询。核心业务目标是：在大促期间，自动化解决80%以上的优惠券相关问题，并将这类问题的平均解决时长（AHT）控制在1分钟以内，从而解放人力去处理更复杂的售后问题。

A 行动： 我面临两个核心挑战：

1. 优惠券规则极度复杂： 优惠券有品类限制、店铺限制、满减门槛、时间限制、不可叠加等上百种组合规则。RAG从文档中检索，经常出现幻觉或信息不准。
1. 需要个性化查询： Agent必须知道具体是哪个用户、哪张券、用在哪个商品上。

我的行动方案是：

放弃纯RAG，采用“Tool-Augmented-Generation”： 我没有让LLM去“理解”所有规则，而是为它打造了一个超级工具：check_coupon_validity。这个工具接收user_id, coupon_id, item_ids作为参数。

工具内部逻辑： 这个工具的后端，连接的是公司内部的优惠券规则引擎数据库。它会返回一个结构化的JSON，明确告知优惠券是否可用，如果不可用，则返回精确的原因代码（如REASON_CODE: ITEM_NOT_IN_CATEGORY或REASON_CODE: TOTAL_PRICE_TOO_LOW）。

LLM的角色转换： 在我的设计中，LLM的角色不是决策者，而是翻译官和引导者。它的任务是：
a. 从用户的口语化提问中，准确提取出user_id等参数，调用工具。
b. 将工具返回的原因代码，翻译成用户能听懂的、友好的自然语言。例如，看到ITEM_NOT_IN_CATEGORY，就生成回复：“亲，这张优惠券是给美妆品类专享的哦，您购买的这件数码产品不能使用呢~”

R 成果：

• 项目上线后的第一个“双十一”，该Agent成功处理了85%的优惠券相关咨询，超出预期。
• 这类问题的平均解决时长（AHT）降至45秒，远低于1分钟的目标。
• 我们将30名人工客服从重复的优惠券咨询中解放出来，投入到客单价更高的售后退款流程中，最终间接提升了退款挽回率约5%。
• 用户关于客服响应速度的投诉下降了40%。

结语：

我希望能找到的不仅仅是一个会调用API的工程师，而是一个能深入理解Agent架构、具备工程化和优化能力、拥有严谨的场景化落地思维和商业价值意识的AI产品工程师。

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如何学习AI大模型？

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