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「Agent 系统」找到 426 条内容
按专题浏览 →匹配正文：Agent 面试通常从 Workflow 与 Agent 的边界问起，再继续追问记忆、工具调用失败、多智能体协作与工程闭环。这一页把本站 Agent 相关内容组织成一条学习线：先跑通最小执行循环，再拆 Deep Research 完整案例，最后用题库校准自己的回答。 配套教程 Deep Research Agent 实战：8 章系统拆解 知识模块 Agent 架构·工具调用·记忆·多智能体 Prompt 工程(Agent 的地基) 常见问题 Agent 面试和 RAG 面试考…
匹配正文：面试官问：“你这个功能为什么要用 Agent？写个固定工作流不行吗？” 这句话听起来像在问概念，实际上是在核验两件事：第一，你是否真的理解自己做的系统；第二，你有没有为了追热点，把一个本来很确定的问题硬包装成 Agent。 很多项目介绍里写着“基于 Agent 实现智能决策”，追问两轮才发现，系统只有一次模型调用，或者永远按相同顺序调用三个接口。这样的实现不是不能用，而是命名和设计依据都说不清。面试官担心的也不是术语用错这么简单：如果团队连控制流属于谁都没有想明白，后续的权限…
匹配正文：面试官问：“你们的 Agent 是怎么规划的？行业流程都写在 Prompt 里吗？” 这道题最容易出现两个极端答案。 一种说法是：“全部让大模型自己拆任务，这样最灵活。”另一种说法是：“模型不可靠，所以所有步骤都写死。”前者忽略安全与确定性，后者又把 Agent 做成了披着模型外衣的固定流程。 生产系统更常见的答案在中间：代码定义不可越过的边界和主流程，模型只在不确定、可验证、可回退的局部做规划。真正的难点在于规划权放在哪一层，以及模型给出的计划如何进入执行系统；一句“请逐步…
学习内容与项目面试，在同一条路上。