Agent 核心面试题

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52 道原题
  1. 如果Agent推理API需要低延迟响应,你会从哪些方面做系统级优化?

    原题
  2. 你是如何利用多Agent协同来提高推理正确率的?调度策略如何实现?

    原题
  3. 你做Prompt优化时,是如何判断优化后的Prompt在Agent推理链路中性能提升的?用什么指标来衡量?

    原题
  4. 在多Agent系统中,如何保证异步任务执行的稳定性和结果一致性?

    原题
  5. Agent整体流程是怎么做的?包括哪些模块?

    原题
    1. 如果子agent回复不对怎么办?反思?

    2. 跳不出去怎么办?限制次数?

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    如果子agent回复不对怎么办?反思?跳不出去怎么办?限制次数?

    原题
  6. Agent怎么评估效果?

    原题
  7. 你简历中的客服Agent项目,是如何判断用户意图是否需要调用外部API的?用了分类模型还是prompt判断?

    原题
  8. 大模型生成工具调用时,如何避免参数格式错误?有哪些后处理或约束解码方法?

    原题
  9. 当多个工具都能完成子任务时,你的Agent如何做选择?有没有引入打分或排序模块?

    原题