DeepSeek高频面试题
你的 Agent 整体架构是分几层的？——每一层的职责是什么？层与层之间的接口是怎么设计的？为什么这么设计？如果换一种分层方式会有什么不同？
原题你的 Agent 是用的 ReAct 还是 Plan-and-Execute？——为什么选这个？如果任务更复杂（比如 50 步的长链路），你的方案还 work 吗？怎么改进？
原题多 Agent 协作是怎么实现的？——通信模式是什么？如果子 Agent 返回的结果是自然语言（而不是结构化数据），主 Agent 怎么解析？怎么保证解析不出错？
原题你的 Agent 评测体系是怎么搭建的？——评测集覆盖了多少场景？怎么构造的？如果评测集里 30% 的 case 答案有主观性，你怎么处理？
原题Badcase 怎么回流到训练/优化流程里？——你是不是直接把失败轨迹拿出来重新做 SFT？如果是，有什么问题？如果不是，你的完整处理链路是什么？
原题如果 Agent 效果不达预期，你怎么判断瓶颈在哪？——是模型能力不够？工具调用不准？上下文丢失？还是评测标准有问题？怎么区分？
原题Agent Loop 的核心设计是什么？——每一步的输入输出格式是什么？如果 LLM 返回的 Tool Call 不合法，怎么处理？如果执行完工具后观察结果太长，怎么截断？
原题如果 Agent 跑了 20 分钟还没结束，用户等不及了要取消，你的系统怎么响应？——取消后，已经在执行的工具调用怎么处理？任务状态怎么回滚？
原题上下文压缩时，你怎么做信息丢失的评估？——用模型打分还是规则？如果压缩丢了关键信息导致 Agent 后面决策错误，你能检测到吗？怎么恢复？
原题怎么看待现在的 AI Coding 工具（Cursor、Claude Code、Codex）？——你觉得它们最大的瓶颈是什么？如果让你做一个更好的，你会怎么设计？
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