???主頁 gis分享者???感謝各位大佬 點贊 收藏? 留言 加關(guān)注?!???收錄于專欄AI大模型原理和應(yīng)用面試題序號標(biāo)題1如何設(shè)計 AI Agent 的工具權(quán)限控制不同場景下的工具應(yīng)該有什么樣的權(quán)限差異2子 AgentSubagent模式有什么優(yōu)勢和挑戰(zhàn)父 Agent 調(diào)用子 Agent 時需要考慮哪些邊界問題3AI Agent 的核心組件有哪些感知、決策、執(zhí)行、記憶各自的作用是什么4MCP 協(xié)議的架構(gòu)包含哪些核心組件Server 和 Client 分別負責(zé)什么5什么是大模型的涌現(xiàn)能力Emergent Abilities它對 AI 應(yīng)用開發(fā)有什么啟示6在生產(chǎn)環(huán)境中如何保證 Agent 系統(tǒng)的安全性需要防范哪些風(fēng)險7什么是 Reflexion它和 ReAct 有什么區(qū)別如何提升 Agent 的自我糾錯能力8ReAct 推理范式是什么它如何讓 Agent 更可靠地完成任務(wù)9A2A 協(xié)議中的 Agent Card 是什么它在多 Agent 發(fā)現(xiàn)和協(xié)作中起什么作用10什么是 AI Agent它和直接調(diào)用大模型 API 有什么區(qū)別11如何讓 AI Agent 具備長期記憶能力有哪些存儲和檢索方案12多 Agent 協(xié)作有哪些常見的編排模式各自適合什么場景13LangChain 中的 DocumentLoader 有哪些類型如何選擇14LangChain 中的 Chain 是什么有哪些常見類型15LangChain 和 LlamaIndex 有什么區(qū)別各自適合什么場景16LangChain 中如何處理多模態(tài)數(shù)據(jù)17LangChain 的 Memory 組件有什么作用常見的 Memory 類型有哪些18如何在 LangChain 中自定義 Tool 工具19如何處理 LangChain 應(yīng)用中的錯誤和異常20在生產(chǎn)環(huán)境中使用 LangChain 需要注意哪些問題21LangChain 有哪些常見的性能瓶頸如何優(yōu)化22LangChain 中如何實現(xiàn)條件分支和動態(tài)路由23LangChain 中的 Prompt 模板有什么作用如何使用24LangChain 如何與其他 AI 框架或工具集成25LangChain 中的 TextSplitter 文檔切分策略有哪些26LangChain 支持哪些向量數(shù)據(jù)庫如何選擇27什么是 RAG在 LangChain 中如何實現(xiàn) RAG 應(yīng)用28如何優(yōu)化 LangChain 應(yīng)用的性能和成本29LangChain 的 Agent 執(zhí)行流程是怎樣的30LangChain 是什么它主要用來解決什么問題31什么是 AI 編程中的自動修復(fù)循環(huán)Auto-fix Loop它的工作流程和退出策略怎么設(shè)計32AI 應(yīng)用中的內(nèi)容審核應(yīng)該怎么做有哪些技術(shù)方案和最佳實踐33什么是上下文壓縮Context Compaction有哪些常見的壓縮策略34什么是 AI 幻覺Hallucination大模型為什么會產(chǎn)生幻覺有哪些緩解方法35什么是 A2A 協(xié)議它和 MCP 協(xié)議有什么區(qū)別36MCP 協(xié)議是什么它在 AI Agent 系統(tǒng)中解決了什么問題37什么是模型蒸餾Knowledge Distillation它和模型量化有什么區(qū)別38如何評估 AI Agent 的效果有哪些評估維度和方法39如何設(shè)計一個生產(chǎn)級的 Agent 系統(tǒng)架構(gòu)需要考慮哪些關(guān)鍵模塊40Agent 系統(tǒng)中如何設(shè)計優(yōu)雅的終止條件避免死循環(huán)有哪些策略41什么是深度思考Deep Thinking和自適應(yīng)思考Adaptive Thinking它們在 AI 編程中有什么應(yīng)用42什么是 Token 緩存機制它如何幫助降低 AI 應(yīng)用的成本43什么是 RAG 檢索增強生成它解決了大模型的哪些問題44RAG 系統(tǒng)如何標(biāo)注信息來源和提供引用45LangChain 中如何實現(xiàn)多輪對話的上下文管理46什么是 Prompt 注入攻擊有哪些常見的攻擊方式和防范方法47開源大模型和閉源大模型各有什么優(yōu)劣2026 年主流的開源和閉源大模型有哪些48什么是上下文工程Context Engineering為什么說它是 2026 年最重要的 AI 工程技能49RAG 中如何設(shè)計 Prompt 來有效利用檢索到的文檔50Transformer 中如何處理大型數(shù)據(jù)集51如何減少 RAG 系統(tǒng)的幻覺問題有哪些實用方法52什么是紅隊測試Red Teaming如何對大模型應(yīng)用進行安全測試53大模型的訓(xùn)練和推理分別是什么它們在計算資源需求上有什么區(qū)別54什么是 Few-shot LearningZero-shot、One-shot、Few-shot 有什么區(qū)別55如何設(shè)計提示詞來減少 AI 的幻覺問題56OpenClaw 把 Context 管理抽象成了可插拔的 Context Engine為什么要做這層抽象這個設(shè)計能支持哪些不同的策略57如果一個 Agent 系統(tǒng)要同時接入 Telegram、飛書、釘釘?shù)惹滥銜趺丛O(shè)計抽象層OpenClaw 的 Channel Plugin 接口是怎么設(shè)計的58同一個系統(tǒng)里可能有多個 Agent不同渠道用戶群組的消息需要路由到不同的 Agent。你會怎么設(shè)計這個路由OpenClaw 的路由匹配優(yōu)先級是怎樣的59同一個用戶在 Telegram 私聊和 Discord 群組里和 Agent 對話應(yīng)該共享會話還是隔離OpenClaw 是怎么設(shè)計會話隔離粒度的60當(dāng)對話歷史實在太長、裁剪也不夠用時還有什么辦法什么是 CompactionOpenClaw 的 Compaction 策略是怎樣的61大模型的 Token 是什么輸入 Token 和輸出 Token 在計費上有什么區(qū)別62如何處理提示詞優(yōu)化中的常見問題比如輸出不準(zhǔn)確、不完整、格式錯誤63如何設(shè)計和管理 AI Agent 的 Skills 體系在實際項目中有哪些挑戰(zhàn)64同一個工具比如「執(zhí)行命令」在不同場景下應(yīng)該有不同的權(quán)限。你會怎么設(shè)計工具的權(quán)限控制OpenClaw 的工具策略管道是怎么分層的65如何優(yōu)化過長的提示詞提示詞壓縮有哪些技巧66OpenClaw 的 Gateway 對 Agent 請求做了冪等性處理。為什么 Agent 系統(tǒng)特別需要冪等性工具已經(jīng)產(chǎn)生副作用時怎么辦67Agent 系統(tǒng)中 Hook/中間件模式有什么用能舉幾個典型場景嗎OpenClaw 的 Hook 系統(tǒng)是怎么設(shè)計的68父 Agent spawn 子 Agent 時有哪些邊界問題需要考慮OpenClaw 做了哪些限制和保護69什么場景下需要多 Agent 協(xié)作而不是單個 Agent 解決OpenClaw 是怎么支持子 AgentSubagent的70如果讓你基于 OpenClaw 的設(shè)計理念從零搭建一個 Agent 框架你會先做哪三個模塊為什么71System Prompt 在 Agent 系統(tǒng)中承載了哪些職責(zé)如果 System Prompt 越來越長你會怎么處理72多 Agent 之間如何通信和協(xié)調(diào)OpenClaw 的 Gateway 在其中扮演什么角色73請解釋 Tool Calling工具調(diào)用的完整鏈路工具是怎么定義的、LLM 怎么調(diào)用它、結(jié)果怎么回傳?74Agent 調(diào)用工具可能返回超大結(jié)果比如代碼搜索返回 50KB這會帶來什么問題你會怎么處理OpenClaw 是怎么做的75什么是 Agent 的 Context Window為什么它是 Agent 工程中最核心的約束之一76解釋「短期記憶」和「長期記憶」在 Agent 系統(tǒng)中的區(qū)別分別適合怎么存儲和檢索77MCP 和 Skills 有什么區(qū)別分別適用于什么場景78什么是 AI Agent 中的 Skills它有什么用79在 OpenClaw 中一條用戶消息從進入系統(tǒng)到收到回復(fù)完整鏈路是怎樣的80什么是 AI Agent它和直接調(diào)用大模型 API 做一次問答有什么本質(zhì)區(qū)別81OpenClaw 的核心組件有哪些請描述它們之間的關(guān)系82不同的 LLM Provider 對 Tool Schema 的支持不完全一致你會怎么處理這種差異OpenClaw 是怎么做 Schema 適配的83什么是 AI Agent 中的工具調(diào)用Tool Calling它的基本流程是怎樣的84OpenClaw 采用插件架構(gòu)第三方可以注冊新渠道、工具、Hook。設(shè)計一個插件系統(tǒng)需要考慮哪些關(guān)鍵問題OpenClaw 的插件 API 長什么樣85如果讓你從零設(shè)計一個 Agent 框架你會優(yōu)先實現(xiàn)哪些核心模塊為什么86OpenClaw的原理是什么為什么這么火87什么是 Agent Loop智能體循環(huán)一個典型的 Agent Loop 包含哪些步驟88講一下你對 Transformer 的 Encoder 模塊的理解89K 和 Q 可以使用同一個值通過對自身進行點乘得到嗎90在進行多頭注意力的時候需要對每個 head 進行降維嗎91Transformer 中的“殘差連接“可以緩解梯度消失問題嗎92Transformer 中的注意力遮蔽Attention Masking的工作原理是什么93請解釋 LSTM 和 GRU 網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)中的應(yīng)用94簡述 Word Embedding 可以怎樣運用于文本分類任務(wù)95LLaMA 有哪些實際應(yīng)用96了解 ViTVision Transformer 嗎97ViLT 模型是如何將 Transformer 應(yīng)用于圖像識別任務(wù)的