一、基础概念类
1. 请用一句话解释什么是智能体（Agent）。
答： Agent是一个能自主感知环境、进行规划决策并执行行动以实现给定目标的智能系统。
2. 一个标准的Agent通常由哪三个核心部分组成？请简要说明每个部分的作用。
答：
- 规划器（Planner）/大脑（Brain）： 核心决策组件，通常由大语言模型（LLM）担任，负责推理和制定计划。
- 工具（Tools）： 是Agent的手和脚，用于执行具体操作（如调用API、查询数据库、运行代码）。
- 记忆（Memory）： 负责存储和检索历史交互信息，包括短期记忆（当前会话）和长期记忆（向量数据库）。
3. “ReAct”（Reason + Act）框架是什么？它解决了什么问题？
答： ReAct是一个通过交错进行推理（Reasoning） 和行动（Taking Action） 来完成任务的框架。它解决了大模型在复杂任务中容易产生“幻觉”、无法获取最新信息以及逻辑链条过长可能断裂的问题。
4. 什么是“工具调用（Tool Use）”或“函数调用（Function Calling）”？为什么它对Agent至关重要？
答： 它是LLM根据用户请求，自主选择并调用外部工具（函数）的能力。它至关重要，因为它突破了LLM自身知识的局限性（如时效性、准确性），使其能通过工具与真实世界互动，完成更实际的任务。
二、技术原理与实践类
5. 在大语言模型（LLM）的上下文中，Agent与Chatbot（聊天机器人）最主要的区别是什么？
答： 最主要的区别是自主性。Chatbot主要被动响应用户的每一次输入，而Agent接收一个高级目标后，能主动拆解任务、规划步骤、调用工具，最终自主完成整个目标。
6. Agent中的“记忆（Memory）”通常分为哪两种？它们分别存储什么内容？
答：
- 短期记忆（Short-term Memory）： 存储当前会话的上下文信息，通常有长度限制。
- 长期记忆（Long-term Memory）： 通过向量数据库等技术，存储跨会话的历史关键信息，可供Agent在需要时检索回忆。
7. 什么是“反思（Reflection）”或“自我修正（Self-Correction）”机制？它如何提升Agent的可靠性？
答： 这是指Agent对自身行动结果进行评估，如果发现错误或未达到预期，会分析原因并重新规划尝试。它通过引入循环校验机制，减少了单次决策的错误率，提升了任务的成功率。
8. 请列举一个你熟悉的Agent开发框架（如LangChain, LlamaIndex, AutoGen），并简述其核心思想。
答： 以LangChain为例，其核心思想是提供一套标准化模块（如Models, Prompts, Chains, Agents, Tools, Memory），并通过“链（Chain）”的方式将它们灵活组合，从而简化大模型应用的开发流程，其中Agent是其核心高阶功能之一。
9. 在构建一个Agent时，设计一个清晰有效的“提示词（Prompt）”至关重要。一个好的Agent提示词通常应包含哪些要素？
答： 应包含：角色定义、任务目标、可用工具列表及说明、操作步骤约束（如：你必须先X再Y）、输出格式要求以及少量示例（Few-shot）。
10. Agent在执行过程中可能会陷入死循环或重复失败，有哪些策略可以避免或解决这个问题？
答： 策略包括：设置最大迭代次数、在提示词中明确要求“避免重复动作”、实现反思机制以识别无效循环、以及设计上级监督Agent来终止或接管任务。
三、场景设计与应用类
11. 如果你想构建一个“自动化数据分析Agent”，你会为它配备哪些“工具（Tools）”？
答： 可配备：SQL查询工具、Python pandas代码执行工具、图表生成工具、文件读写工具（用于读取CSV/Excel）、数据摘要生成工具。
12. 请描述一个“多智能体（Multi-Agent）”系统的应用场景。多个Agent之间如何协作？
答：
- 场景： 软件开发团队。一个产品经理Agent分析需求并生成PRD，一个架构师Agent设计系统，多个程序员Agent编写代码，一个测试Agent负责校验。
- 协作： 它们通过共享工作空间（黑板模式）或消息传递（如通过AutoGen）进行通信，协同完成一个复杂的项目。
13. 在设计一个“订机票酒店Agent”时，除了核心的预订功能，你还应考虑哪些方面来提升用户体验？
答： 应考虑：异常处理（如无票/无房时的反馈）、预算约束、偏好记忆（如靠窗座位、酒店星级）、比价功能、以及生成清晰行程单的能力。
14. Agent目前面临的主要技术挑战或局限性有哪些？（至少说出三点）
答：
- 可靠性： 决策链路过长，可能导致错误累积。
- 成本与延迟： 多次调用LLM和工具，导致响应慢、费用高。
- 安全性： 授予工具执行权限可能带来风险（如误删数据）。
- 复杂任务规划能力： 对超长周期、超高复杂度任务的规划能力仍有限。
15. 什么是“分层规划（Hierarchical Planning）”？它为什么适合复杂的Agent任务？
答： 它将一个顶级目标逐层分解为更小、更具体的子任务，形成任务树。这符合人类的思考方式，让Agent能更好地管理复杂任务，使规划过程更清晰、可控和稳定。
四、深度思考与开放类
16. “工具使用（Tool Use）”和“自主智能（Autonomous Intelligence）”之间的关系是什么？
答： 工具使用是实现自主智能的关键手段。自主智能是目标，即能像人一样独立解决问题；而工具使用赋予了Agent像人一样使用各种外部资源和能力（计算器、浏览器、专业软件）来达成这一目标的能力。
17. 从技术角度看，你认为一个“世界模型（World Model）”对Agent的发展有何意义？
答： “世界模型”能让Agent在内部模拟行动可能产生的后果，从而进行更安全、更高效的试错和规划，减少对昂贵外部工具的依赖，这是实现更高级别认知和通用人工智能（AGI）的关键路径之一。
18. 除了常见的文本类Agent，Agent的理念还可以应用于哪些领域？（请举非文本例子）
答： ** robotics（机器人）：机器人就是一个物理实体Agent，其传感器是“感知”，算法是“规划”，机械臂和轮子是“工具”。游戏AI**：NPC也是一个Agent，它感知游戏世界状态，规划行动策略，并执行移动、攻击等动作。
19. 如何评估一个Agent的性能好坏？有哪些可能的评估指标？
答： 指标包括：任务完成率、步骤效率（完成任务所用的平均行动次数）、工具调用准确率、人工评估得分、以及处理时长和成本。
20. 你认为未来Agent技术最让你兴奋的发展方向是什么？
答： （开放题，无标准答案）可能的方向：
- 更强的自主性与可靠性，能处理更复杂的多步骤任务。
- 更高效的多模态交互，能理解和操作图像、音频、视频。
- 成为操作系统级的入口，每个人都有一个专属Agent来管理数字生活。
- 强大的多智能体协作，形成社会性网络，解决宏观问题。
