AI Agent 脚手架项目面试题

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18 道原题
  1. 项目在装配 MCP (Model Context Protocol) 工具时使用了什么设计模式?解决了什么问题?

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    针对智能体服务的异常处理,项目采用了怎样的分层处理策略?如果 Netty 服务端突然宕机,如何保证 Agent 任务的一致性?

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    什么是 AI Agent(智能体)?它与传统的 LLM 应用(如 ChatGPT)有什么本质区别?

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  2. 什么是 ReAct 范式?它是如何让 Agent 具备推理能力的?

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  3. 请解释 RAG(检索增强生成)与 Fine-tuning(微调)的区别及各自适用场景。

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  4. 什么是向量数据库(Vector Database)?它在 AI Agent 中起什么作用?

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  5. 什么是 Chain of Thought (CoT)?它如何提升 LLM 的推理能力?

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  6. 什么是 MCP (Model Context Protocol)?为什么它对 Agent 生态很重要?

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