匹配正文：…的是每次变更必须引用新证据或明确缺口，并检查是否与历史计划重复。没有新增信息时不允许仅换一种说法重建计划。追问三：用户没有给完整约束怎么办？关键约束会改变结论时先追问；无法追问时明确写出假设，并在报告中保留。不能把模型猜测当成用户事实。追问四：计划应该由一个模型生成，还是规则生成？开放问题适合模型提出候选任务，硬约束、任务 Schema、预算和状态转换适合程序控制。两者结合比完全自由生成更容易验证。追问五：如何让并行子任务最后可以合并？所有分支使用统一输出 Sch…

#Deep Research#问题边界与研究闭环#Deep Research 问题拆解

面试题·Agent

Agent 规划应该写在 Prompt 里，还是固定在业务代码里？

匹配正文：…解释，也很难审计某次执行使用了哪版制度。应对方式是把稳定规则做成代码、配置或规则服务，Prompt 只接收当前有效、与任务有关的约束摘要。规则版本要进入 Trace。失败二：计划只是一段自然语言模型生成“先查询，再比较，最后总结”，但没有子任务 ID、依赖、工具和完成条件。执行器只能再次让模型解释这段话，系统逐渐变成多层概率输出。应对方式是定义计划 Schema，并对解析失败、字段缺失、非法工具和不可验证完成条件分别返回结构化错误。失败三：Planner 同时负责审…

#Agent#架构与规划#Agent 规划 Prompt 还是代码

系统教程·AI 编程

Function Calling:模型怎么学会「调工具」

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匹配正文：…。这个分工很重要,面试常考:模型负责「决策」,你负责「执行」,再把结果喂回去让它「继续决策」。三步走 ① 把函数描述成「工具 schema」模型根据工具 schema 与当前上下文提出调用请求。description 会影响工具选择，但还需要验证参数约束、任务覆盖和模型能力。下面延续第 2 篇已经准备好的 client 与 MODEL；订单查询使用固定演示数据，不访问真实订单。 # 真正干活的函数（模型只"说要调",执行是你的代码） def search_order(o…

#Agent#AI 编程

面试题·Agent

ReAct Agent 为什么会死循环？停止条件和步数上限怎么设计

匹配正文：…用数字？因为查询一个状态与完成一组多步分析的合理长度不同；工具延迟、模型能力和任务风险也不同。阈值要从真实任务分布、服务目标和成本约束中确定，并按任务类型配置。 5. 重复或无进展即使没有达到最大步数，连续执行相同动作且状态没有新增信息，也应提前停止。一种教学实现是为 Action 生成指纹：工具名、规范化参数、关键状态版本。如果同一指纹多次出现，Observation 也没有变化，就触发重复检查。真实系统还要允许合理重试，例如第一次超时、第二次成功，因此重复检测要结合错…

#Agent#架构与规划#ReAct Agent 死循环

项目实战·Agent

第 3 章:工具集设计,让 Agent 真正「会用工具」

匹配正文：…用哪个工具。所以一个工具,要让模型「会用」,必须由三部分组成: 工具定义示意:名称和说明辅助选择,parameters用JSON Schema约束结构名字(name):search / visit / calc,模型用它来指定调哪个说明书(description):讲清「这个工具干什么、什么时候用」。它是重要输入之一；名称、参数、任务上下文、系统约束和模型训练也会影响选择，不能保证单靠描述就用对参数(parameters):工具接受什么输入,最好带类型和约束(比如 qu…

#Agent#Deep Research#项目实战

面试题·Agent

Agent Planner 生成的计划为什么不能直接执行？怎么校验和动态重规划

匹配正文：…秒回答 Planner 输出的计划可能漏步、依赖冲突、引用不存在的工具、缺少参数来源或包含越权动作，所以不能直接交给执行器。我会先约束它输出结构化计划，再依次检查字段完整性、依赖图、工具与参数、权限、预算和完成条件。执行中如果新的 Observation 让某个前提失效，就冻结已验证结果，只重规划受影响节点；用户目标改变、关键状态不可信或工具能力整体变化时，才全量重建。每份计划、状态和重规划原因都带版本进入 Trace，写操作另外记录幂等键与副作用状态，避免计划变化后重复执行…

#Agent#架构与规划#Agent 计划校验

面试题·Agent

ReAct 为什么短任务好用，做长程研究却会越跑越乱？

匹配正文：…态更新失败时怎样降级？演进报告本身也是一次模型或程序处理，也可能超时、格式错误或删除关键字段。更新前先保存旧版本。新状态通过 Schema、来源 ID 和关键约束检查后再提交。校验失败时，可以重试一次结构修复，仍失败则继续使用旧状态并标记当前观察尚未合并，不能用损坏状态覆盖可靠版本。如果某次工具结果特别长，可以先保存原文和抽取片段，再更新状态。不要在更新失败后把整页正文永久追加回主上下文，否则系统会悄悄退回最初的膨胀模式。这类降级也要进入 Trace。否则团队只看到最…

#Deep Research#执行框架与长任务#ReAct 长任务

面试题·Agent

Agent 反思机制怎么落地？Reflector 和 Critic 不能只让模型“再想一次”

匹配正文：…、工具结果和验收标准，输出通过、局部修复、重新规划、请求用户或停止；Critic 可以负责最终结果整合与质量检查。能用规则、测试、Schema 和外部事实验证的部分优先不用模型自评，同时限制反思次数、修复范围和预算，并保存每轮缺陷、证据和动作。这样才能证明反思修复了什么，而不是让 Agent 无限制地多想几轮。回答中最重要的是“外部证据”“缺陷类型”“修复范围”和“停止条件”。少了这些，反思很容易变成昂贵的同义改写。 Reflector 和 Critic 分别负责什么一种…

#Agent#架构与规划#Agent 反思机制

面试题·Agent

IterResearch 的演进报告为什么不是普通摘要，怎样避免越改越错？

匹配正文：…不是因为重新搜索碰巧得到另一批资料。故障样本应沉淀进回归集。至少保留触发输入、旧状态、候选状态、期望差异和禁止变化字段，让后续 Schema、Prompt 或模型升级都能重复验证。演进报告应该怎样评测？第一类是事实保留。在长轨迹中埋入任务约束、关键事实、否定关系、时间和单位，检查多轮更新后是否仍然准确。第二类是证据可追溯。随机抽取主张，看 Source ID 和 Evidence ID 是否存在，原文是否真正支持当前表述。第三类是纠错能力。先给一个过时或错误来…

#Deep Research#执行框架与长任务#IterResearch 演进报告

面试题·Agent

LangGraph 的 StateGraph 怎么设计？State、Node、Edge 到底各负责什么

匹配正文：…堆 Planner、Executor、Reflector。关键节点要做到输入输出清楚、重复执行可控，循环必须受步数、时间和业务条件约束，并通过 Trace 记录每次状态变化。这段回答里有四个关键词：共享状态、状态变换、条件路由、受控循环。把这四件事讲清，才算真正理解 StateGraph。 StateGraph 四个核心部件这张图的用途，是让状态、责任和跳转条件都能被检查，而不是增加架构装饰。为什么一个普通循环会逐渐失控先看一个研究助手。用户给出一个问题，系统先制定计…

#Agent#工作流与状态#LangGraph StateGraph 设计

面试题·Agent

ReSum 动态摘要怎样压缩长任务，又不把关键证据丢掉？

匹配正文：长程研究有一个很现实的矛盾。 Agent 需要记住已经发现的事实、失败路径和用户约束，但模型一次能读取的上下文有限。把所有历史一直带着，后面的每一步都要重复处理旧内容；直接删除旧消息，又可能把关键证据一起丢掉。 ReSum 的思路，是在上下文压力出现时，把一部分历史压缩成摘要，再让 Agent 带着摘要继续执行。但压缩一定会付出信息损失。真正的工程问题包括何时触发摘要、哪些信息绝对不能丢、原始证据放在哪里，以及怎样发现摘要已经把研究带偏；写得短只是表面结果。面试官问 Re…

#Deep Research#执行框架与长任务#ReSum 动态摘要

面试题·Agent

Deep Research 并行任务怎么拆，依赖、尾延迟和综合成本怎样控制？

匹配正文：…，共享资源能承受多少并发，最慢单元是否位于关键路径，以及综合开销是否值得。多数投票与证据综合的差别并行调度先解决任务依赖和资源约束；结果进入综合阶段后，再处理来源独立与冲突。哪些任务适合并行？第一类是对象可以拆开。比较三个技术方案时，每个研究单元负责一个对象，使用相同字段收集部署方式、能力边界和版本信息。第二类是维度可以拆开。同一个对象可以分别研究架构、性能口径、安全、生态和上线风险，前提是维度之间依赖较弱。第三类是来源类型可以拆开。一个单元寻找官方资料，一…

#Deep Research#执行框架与长任务#Deep Research 并行任务拆分

系统教程·AI 编程

从单 Agent 到 Coding Agent,它多了什么

匹配正文：…file": read_file, "write_file": write_file, "run": run} def tool_schema(name, description, names): return {"type": "function", "function": {"name": name, "description": description, "parameters": {"type": "object", "properties": {key: {"typ…

#Agent#AI 编程

面试题·RAG

Chunk 为什么要带标题、页码和前后片段 ID？

匹配正文：…可用状态，用来区分新旧内容。相关度排序只能判断“哪段更像问题”，不能单独判断“哪段现在仍然有效”。为了避免把字段列表误当成生产 Schema，可以先分成两组。第一组是当前链路确实需要的基础字段。例如当前系统需要限定知识库和文档，就保存 kb_id 与 doc_id；需要打开原页，就保存页码和位置；需要区分内容类型，就保存 content_type。第二组是只有对应能力启用后才增加的关系字段。只有做父子召回时才需要 parent_id，只有做相邻扩展时才需要 prev_i…

#RAG#切分与索引#RAG Metadata

面试题·Agent

Agent 有几十上百个工具时怎么选？大工具集路由怎样设计和验收

匹配正文：…模型看到更多工具，而是让它只看到当前任务真正可能使用的安全候选。为什么全部工具直接塞给模型会出问题上下文被工具说明占满每个 Schema 都有名称、描述、参数和枚举。工具数量增加后，光说明书就会占用大量上下文，挤压用户目标、历史结果和业务约束。每一轮 Agent 调用都重复携带全部工具，还会放大延迟与成本。相似工具难以区分企业系统里很容易出现 search_order、query_order_detail、list_orders、search_refund_orde…

#Agent#工具调用与安全#Agent 大工具集路由

面试题·Agent

Search 超时、Visit 受限、Python 报错时，Deep Research 怎样继续而不乱答？

匹配正文：…包含工具名、调用 ID、错误类别、是否建议重试、可读说明、已消耗时间、预算影响和建议动作。参数问题还要包含字段路径、当前值和期望约束。模型才能只修错的字段，不重新生成全部参数。权限和安全问题要明确不可重试，但不能把内部鉴权细节、密钥或敏感路径返回给模型。内容错误可以说明“页面可访问，但没有抽取到与目标相关的段落”，让 Agent 决定换目标、换来源或调整当前缺口。工具服务的内部堆栈保留在日志，不直接进入模型上下文。模型需要的是能改变下一步的结构化信息，工程团队需要的是…

#Deep Research#研究工具与稳定性#Deep Research 工具故障恢复

面试题·Agent

Agent 工具返回成功就算完成了吗？调用、执行、业务成功要分三层判断

匹配正文：…步骤边界，错误可以在影响后续计划前暴露。步骤成功也不等于整个任务成功。最终任务还要检查所有必要步骤、跨步骤一致性、输出格式和用户约束。三层工具成功解决调用诊断，步骤与任务成功解决多步编排验收，两套层级不能混成同一个 done。工具契约怎样防止“假成功” 工具契约不应只描述输入字段，还要定义什么结果算执行成功。搜索工具返回空列表是否合法；访问工具拿到登录页而不是正文算不算成功；代码执行工具进程退出但测试没有运行算不算成功；这些都要写清。可以为每个工具准备输出 Schema…

#Agent#工具调用与安全#Agent 工具成功判断

面试题·Agent

Deep Research 训练的种子问题从哪里来，怎样避免一开始就把数据做偏？

匹配正文：…布，轨迹才记录行动、工具结果和最终答案。来源一：真实查询日志真实日志最接近实际用户表达。它能暴露错别字、指代、模糊范围、真实约束和用户经常追问的内容，这些往往不是专家会主动写出的标准题。但日志不是天然高质量数据。一些问题本来就不适合 Deep Research，只需直接回答或一次检索；一些问题依赖用户私有上下文，脱离会话后无法理解；一些问题可能含姓名、账号、合同、公司内部信息和敏感业务。日志进入候选池前，要先确认使用授权、脱敏规则和保留期限。随后做会话补全、意图聚…

#Deep Research#数据构造与训练#Deep Research 种子数据

面试题·Agent

Agent 调用写操作怎么防误执行？副作用分级、幂等、确认和审计怎样做

匹配正文：…些字段、影响哪些对象、发送给谁、预计消耗什么资源。它有三个用途。第一，让用户看见模型理解的动作是否正确。第二，让后端提前做权限、Schema 和业务状态校验。第三，为审批生成一份稳定的影响摘要。 Dry-run 不能只把模型原始参数回显。系统应使用真实业务规则计算影响，并标明仍无法预测的部分。若正式执行前外部状态变化，Dry-run 结果需要重新计算。有些动作没有可靠 Dry-run，例如真正发送外部消息后的社会影响无法模拟。这时更应限制内容、对象和审批，而不是声称预演就…

#Agent#工具调用与安全#Agent 写操作幂等

求职指南·求职

做一个 Agent 项目怎么做:从最小 Agent 到 Deep Research

匹配正文：一个能写进简历的 Agent 项目,不是"能调工具的 demo",而是把 Agent Harness(agent loop、工具 schema、记忆、权限确认、失败恢复、trace、评估、成本)一层层做扎实,并留下和 RAG 项目一样完整的证据链。正确的做法是从 30 行的最小 Agent 起步,先把"决策—调用—观察—再决策"的循环跑通,再逐步长成 Deep Research 这类多步任务系统,每加一层都留下能被面试官追问的痕迹。作者:吴师兄 | 适合:想主打 Agent…

#求职#职业转型

面试题·RAG

Query 重写、扩写和 HyDE，应该在哪些查询上启用？

匹配正文：…误实体展开。第二类风险是否定丢失。 “哪些情况不支持”如果被改成“支持哪些情况”，关键词仍然相近，意图却完全相反。第三类风险是约束丢失。时间、版本、地区、对象和数量都是检索范围的一部分。重写后只剩主题词，系统可能召回旧版本或错误对象。第四类风险是把新话题误当追问。用户上一轮问报销，下一轮直接问另一项制度。重写模型如果过度依赖历史，可能把新问题强行接到旧主题上。因此，重写输出最好满足几个检查。它应该能够独立理解，保留实体、否定和限制条件，不额外添加用户没有提供的事…

#RAG#检索与重排#RAG Query 重写

面试题·Agent

Agent 短任务和长任务怎么记？工作记忆、长期记忆与任务状态怎样分层

匹配正文：…更新、冲突和遗忘，不能把每句话永久保存。先给出 30 秒回答我会把 Agent 记忆分成三层。工作记忆服务当前任务，保存目标、约束、最近对话、计划和关键 Observation，并通过窗口、摘要和相关性选择进入上下文；任务状态服务同一次长任务，持久化步骤、工件引用、错误、Checkpoint 和待办，用于暂停恢复；长期记忆跨会话保存经过筛选的用户偏好、稳定事实和可复用经验，走写入、检索、更新、冲突与遗忘生命周期。三层分开存储和授权，模型每次只拿当前决策需要的信息，不能把全…

#Agent#记忆与存储#Agent 长期记忆设计

面试题·Agent

Agent 长期记忆什么时候写入？从候选提取到更新、冲突和遗忘的完整生命周期

匹配正文：…理由，再由规则、权限与必要的用户确认决定是否进入正式层。哪些内容通常不该自动写入第一类是临时指令。用户说“这次用表格回答”，只约束当前会话，不能推导出以后永远偏好表格。第二类是未经确认的身份和性格推断。根据一句话猜测职业、收入、健康状况或政治倾向，不仅容易错，也可能触碰敏感边界。第三类是工具错误和中间假设。检索失败、网页过期、模型猜测都不应因为出现在最终轨迹里就成为长期事实。第四类是可以从权威系统实时查询的状态。订单状态、账号权限、库存和审批结果会变化，使用时应该查…

#Agent#记忆与存储#Agent 记忆写入机制

面试题·Agent

复杂任务一定要拆成多 Agent 吗？单 Agent 与多 Agent 怎么选

匹配正文：…立验收，拆分价值就很弱。比如一个简单数据查询中，把“理解字段”和“生成 SQL”强行拆给两个 Agent，后者仍需要看到用户问题、Schema 和前者所有假设，交接可能比单 Agent 更复杂。正交不代表完全独立，而是边界足够稳定。上游输出什么、下游依赖什么、错误怎样返回都能写进契约。若契约只能写“把你知道的都发过去”，说明职责还没有拆清。第二个判断：上下文是否需要隔离单 Agent 的上下文会同时包含系统规则、用户目标、计划、工具描述、历史 Observation 和…

#Agent#多智能体与评估#单 Agent 和多 Agent 区别