???主頁(yè) gis分享者???感謝各位大佬 點(diǎn)贊 收藏? 留言 加關(guān)注?!???收錄于專(zhuān)欄AI大模型原理和應(yīng)用面試題序號(hào)標(biāo)題1如何設(shè)計(jì) AI Agent 的工具權(quán)限控制不同場(chǎng)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(shì)和挑戰(zhàn)父 Agent 調(diào)用子 Agent 時(shí)需要考慮哪些邊界問(wèn)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(fù)責(zé)什么5什么是大模型的涌現(xiàn)能力Emergent Abilities它對(duì) AI 應(yīng)用開(kāi)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(xiǎn)7什么是 Reflexion它和 ReAct 有什么區(qū)別如何提升 Agent 的自我糾錯(cuò)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(zhǎng)期記憶能力有哪些存儲(chǔ)和檢索方案12多 Agent 協(xié)作有哪些常見(jiàn)的編排模式各自適合什么場(chǎng)景13LangChain 中的 DocumentLoader 有哪些類(lèi)型如何選擇14LangChain 中的 Chain 是什么有哪些常見(jiàn)類(lèi)型15LangChain 和 LlamaIndex 有什么區(qū)別各自適合什么場(chǎng)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(jiàn)的 Memory 類(lèi)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(cuò)誤和異常20在生產(chǎn)環(huán)境中使用 LangChain 需要注意哪些問(wèn)題21LangChain 有哪些常見(jiàn)的性能瓶頸如何優(yōu)化22LangChain 中如何實(shí)現(xiàn)條件分支和動(dòng)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(kù)如何選擇27什么是 RAG在 LangChain 中如何實(shí)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(lái)解決什么問(wèn)題31什么是 AI 編程中的自動(dòng)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(jì)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(shí)踐33什么是上下文壓縮Context Compaction有哪些常見(jiàn)的壓縮策略34什么是 AI 幻覺(jué)Hallucination大模型為什么會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)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(wèn)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(píng)估 AI Agent 的效果有哪些評(píng)估維度和方法39如何設(shè)計(jì)一個(gè)生產(chǎn)級(jí)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(jì)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?cè)?AI 編程中有什么應(yīng)用42什么是 Token 緩存機(jī)制它如何幫助降低 AI 應(yīng)用的成本43什么是 RAG 檢索增強(qiáng)生成它解決了大模型的哪些問(wèn)題44RAG 系統(tǒng)如何標(biāo)注信息來(lái)源和提供引用45LangChain 中如何實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話的上下文管理46什么是 Prompt 注入攻擊有哪些常見(jiàn)的攻擊方式和防范方法47開(kāi)源大模型和閉源大模型各有什么優(yōu)劣2026 年主流的開(kāi)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(shuō)它是 2026 年最重要的 AI 工程技能49RAG 中如何設(shè)計(jì) Prompt 來(lái)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(jué)問(wèn)題有哪些實(shí)用方法52什么是紅隊(duì)測(cè)試Red Teaming如何對(duì)大模型應(yīng)用進(jìn)行安全測(cè)試53大模型的訓(xùn)練和推理分別是什么它們?cè)谟?jì)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(jì)提示詞來(lái)減少 AI 的幻覺(jué)問(wèn)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(gè)設(shè)計(jì)能支持哪些不同的策略57如果一個(gè) Agent 系統(tǒng)要同時(shí)接入 Telegram、飛書(shū)、釘釘?shù)惹滥銜?huì)怎么設(shè)計(jì)抽象層OpenClaw 的 Channel Plugin 接口是怎么設(shè)計(jì)的58同一個(gè)系統(tǒng)里可能有多個(gè) Agent不同渠道用戶群組的消息需要路由到不同的 Agent。你會(huì)怎么設(shè)計(jì)這個(gè)路由OpenClaw 的路由匹配優(yōu)先級(jí)是怎樣的59同一個(gè)用戶在 Telegram 私聊和 Discord 群組里和 Agent 對(duì)話應(yīng)該共享會(huì)話還是隔離OpenClaw 是怎么設(shè)計(jì)會(huì)話隔離粒度的60當(dāng)對(duì)話歷史實(shí)在太長(zhǎng)、裁剪也不夠用時(shí)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(jì)費(fèi)上有什么區(qū)別62如何處理提示詞優(yōu)化中的常見(jiàn)問(wèn)題比如輸出不準(zhǔn)確、不完整、格式錯(cuò)誤63如何設(shè)計(jì)和管理 AI Agent 的 Skills 體系在實(shí)際項(xiàng)目中有哪些挑戰(zhàn)64同一個(gè)工具比如「執(zhí)行命令」在不同場(chǎng)景下應(yīng)該有不同的權(quán)限。你會(huì)怎么設(shè)計(jì)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(guò)長(zhǎng)的提示詞提示詞壓縮有哪些技巧66OpenClaw 的 Gateway 對(duì) Agent 請(qǐng)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(shí)怎么辦67Agent 系統(tǒng)中 Hook/中間件模式有什么用能舉幾個(gè)典型場(chǎng)景嗎OpenClaw 的 Hook 系統(tǒng)是怎么設(shè)計(jì)的68父 Agent spawn 子 Agent 時(shí)有哪些邊界問(wèn)題需要考慮OpenClaw 做了哪些限制和保護(hù)69什么場(chǎng)景下需要多 Agent 協(xié)作而不是單個(gè) Agent 解決OpenClaw 是怎么支持子 AgentSubagent的70如果讓你基于 OpenClaw 的設(shè)計(jì)理念從零搭建一個(gè) Agent 框架你會(huì)先做哪三個(gè)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(lái)越長(zhǎng)你會(huì)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(qǐng)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(huì)帶來(lái)什么問(wèn)題你會(huì)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(zhǎng)期記憶」在 Agent 系統(tǒng)中的區(qū)別分別適合怎么存儲(chǔ)和檢索77MCP 和 Skills 有什么區(qū)別分別適用于什么場(chǎng)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(jìn)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(wèn)答有什么本質(zhì)區(qū)別81OpenClaw 的核心組件有哪些請(qǐng)描述它們之間的關(guān)系82不同的 LLM Provider 對(duì) Tool Schema 的支持不完全一致你會(huì)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(cè)新渠道、工具、Hook。設(shè)計(jì)一個(gè)插件系統(tǒng)需要考慮哪些關(guān)鍵問(wèn)題OpenClaw 的插件 API 長(zhǎng)什么樣85如果讓你從零設(shè)計(jì)一個(gè) Agent 框架你會(huì)優(yōu)先實(shí)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(gè)典型的 Agent Loop 包含哪些步驟88講一下你對(duì) Transformer 的 Encoder 模塊的理解89K 和 Q 可以使用同一個(gè)值通過(guò)對(duì)自身進(jìn)行點(diǎn)乘得到嗎90在進(jìn)行多頭注意力的時(shí)候需要對(duì)每個(gè) head 進(jìn)行降維嗎91Transformer 中的“殘差連接“可以緩解梯度消失問(wèn)題嗎92Transformer 中的注意力遮蔽Attention Masking的工作原理是什么93請(qǐng)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(jiǎn)述 Word Embedding 可以怎樣運(yùn)用于文本分類(lèi)任務(wù)95LLaMA 有哪些實(shí)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(shí)別任務(wù)的