LLM、VLM 与 Agent 面试题
你如何定义一个基于 LLM 的智能体（Agent）？它通常由哪些核心组件构成？
原题请详细解释 ReAct 框架。它是如何将思维链和行动结合起来，以完成复杂任务的？
原题在 Agent 的设计中，“规划能力”至关重要。请谈谈目前有哪些主流方法可以赋予 LLM 规划能力？（例如 CoT, ToT, GoT等）
原题Memory是 Agent 的一个关键模块。请问如何为 Agent 设计短期记忆和长期记忆系统？可以借助哪些外部工具或技术？
原题Tool Use是扩展 Agent 能力的有效途径。请解释 LLM 是如何学会调用外部 API 或工具的？（可以从 Function Calling 的角度解释）
原题请比较一下两个流行的 Agent 开发框架，如 LangChain 和 LlamaIndex。它们的核心应用场景有何不同？
原题在构建一个复杂的 Agent 时，你认为最主要的挑战是什么？
原题什么是多智能体系统？让多个 LLM Agent 协同工作相比于单个 Agent 有什么优势？又会引入哪些新的复杂性？
原题当一个 Agent 需要在真实或模拟环境中（如机器人、游戏）执行任务时，它与纯粹基于软件工具的 Agent 有什么本质区别？
原题如何确保一个 Agent 的行为是安全、可控且符合人类意图的？在 Agent 的设计中，有哪些保障对齐方法？
原题
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