凡人小北谈大模型Agent面试
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✅ Agent 面试重点 8 维度（2025.8）
1️⃣ 设计模式理解与选择能力
是否能区分并讲清 ReAct / CodeAct / Agentic RAG / Self-Reflection 等模式的推理方式、控制逻辑与适用场景？

2️⃣ 多 Agent 协作机制
是否设计过多智能体之间的任务分配、状态隔离、结果合并与冲突处理？是否理解 planner-subagent 结构的运行细节？

3️⃣ 上下文与记忆架构设计
memory 是临时补全还是长期语义记忆？如何控制写入/清理？是否了解 agentic memory / KV memory 等新型组织方式？

4️⃣ 工具调用与 API 注入机制
是否设计过工具的动态注册？如何解析 schema？是否支持工具选择、参数对齐、调用 fallback？能否抽象出统一工具执行接口？

5️⃣ 控制流与调度能力
是否具备 DAG 工作流设计能力？任务能否幂等执行？是否支持失败回滚、优先级调度、异步协同等机制？

6️⃣ 性能与系统监控能力
是否评估过 Agent 的响应延迟、token 成本、memory 检索效率？是否使用 tracing / caching / LangSmith / PromptLayer 等工具进行优化？

7️⃣ 安全性与合规意识
是否设计过权限边界？是否考虑 prompt 注入、数据越权、敏感信息保护？Agent 日志是否支持审计与合规回溯？

8️⃣ 框架选型与抽象能力
是否能比较 LangGraph、CrewAI 等主流开源框架在调度机制、扩展性、协作模型上的适配边界？是否具备在其之上构建抽象层或接口适配能力？是否理解 Manus 等闭源系统的架构理念，能否从中提炼出可迁移的上下文结构和控制流思路，与开源系统形成对比？

建议对照这 8 个维度，认真复盘自己对 Agent 系统的理解结构，它可能比你调试过多少次 LangGraph 更能决定面试表现。

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