Agent 面试题介绍 · 大模型面试题

Agent 这个方向现在有多火不用我多说了吧，基本上只要面的是 AI 工程相关的岗位，Agent 就是绕不过去的必考题。但说实话，我看了不少同学的面经分享，发现很多人答 Agent 的题目都有一个通病：听起来好像说得都对，但面试官一追问就露馅了，因为只记住了概念，没有真的搞懂背后的原理和工程取舍。

所以我专门花时间从网上各种真实面经里收集了 16 道 Agent 方向的高频面试题，都是真实面试里问过的，帮大家把 Agent 从概念到落地这条线彻底捋清楚。涵盖 Agent 概念与架构、Workflow 与 Agent 区别、ReAct/Plan-and-Execute/Reflection 设计范式、任务拆分、记忆机制、Multi-Agent 协作等面试题。

每道题我都用「面试翻车现场」的方式来写，开头先模拟一段真实的面试对话，让你感受一下这道题答得不好会怎么被怼，踩了什么雷自己可能还不知道，然后我再一步步把知识点从根上讲透。不是让你背答案哈，而是让你真的理解了，面试官换个角度问你也不慌。

题目目录

下面简单说一下这 16 道题大概聊了些什么，你可以挑自己薄弱的地方先看。

前面三道聊的是基础概念，Agent 到底是什么、跟直接调 LLM 有什么本质区别、核心组件有哪些、Workflow 和 Agent 和 Tools 三者怎么分清楚，这几个概念是后面所有问题的地基，建议先过一遍。

第 4 到第 7 题聊的是设计范式，这块是面试高频考点。ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 这三种范式到底有什么区别，各自适合什么场景，复杂任务该怎么拆分，这几道题面试官特别喜欢追问，很多人就是在这里答得半对不对被刷掉的。

第 8、9、12 到 15 题聊的是工程实践，记忆模块怎么设计、长短期记忆怎么存、记忆太长了怎么压缩、怎么给 LLM 加上规划能力、反思机制具体怎么跑，还有一道「为什么有时候宁愿手搓 Agent 也不用现成框架」，这些都是真正做过项目才会碰到的问题，能聊明白的话面试官对你的印象会完全不一样。

最后第 10、11、16 题聊的是多 Agent，什么时候该用多 Agent、单 Agent 和多 Agent 怎么选、多个 Agent 之间怎么协作和切换，这块属于进阶内容，如果你做过稍微复杂一点的系统，这几道题答好了是很大的加分项。