2025 年以来，Agent 已从"概念热词"变成"岗位刚需"。字节、阿里、百度、腾讯的招聘 JD 里，Agent 相关岗位数量翻了几倍。但面试题梳理下来，核心考点其实就四大类。把这四类吃透，面试不再慌。

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第一类：基础认知 —— Agent 到底是什么？

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面试官最爱问：“你们项目里用的是 LLM 直接调用还是 Agent？为什么这么选？”

1. LLM vs Agent

	LLM	Agent
本质	条件概率模型，输入 Prompt 输出文本	LLM + 工具 + 记忆 + 规划，循环自主完成目标
记忆	无状态，每次调用独立	有短期/长期记忆
行动	只会说，不会做	能调用工具操作外部世界

一句话总结：LLM 告诉你怎么做，Agent 直接帮你做完。

2. Agent vs Workflow

维度	Workflow	Agent
控制者	代码/开发者	LLM
Token 消耗	低（约 1x）	高（约 4-8x）
灵活性	低	高
适合任务	固定流程	开放式目标

面试加分点：生产环境最常用的是 Workflow + Agent 混合架构 —— Workflow 提供稳定骨架，Agent 处理异常和复杂情况。

3. Agent 四模块架构

面试时别只说"Agent 就是 LLM 加工具"，要展开讲四个模块：

• LLM（大脑）：理解意图、推理判断
• 规划模块：任务拆解、步骤排序
• 记忆模块：短期上下文 + 长期知识存储
• 工具模块：调用外部 API、数据库、代码执行器

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第二类：工作模式 —— Agent 怎么跑起来？

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面试官会问：“你了解 ReAct 吗？除了 ReAct 还有哪些模式？Agent 陷入死循环怎么办？”

模式一：ReAct（推理 + 行动）

最经典的模式，三步循环：Thought → Action → Observation → 回到 Thought。

防死循环三板斧（面试必考）：

1. 最大步数限制——通常设 15 步
2. 重复动作检测——连续 3 次相同工具+相同参数，直接退出
3. 超时控制——设置任务最大执行时间

模式二：Plan-and-Execute（先规划再执行）

ReAct 每步都重新思考全局，Token 消耗大。Plan-and-Execute 先一次性生成完整计划，再逐步执行，Token 消耗约为 ReAct 的 20%。

模式三：Reflection（自我反思）

一个 Agent 生成，另一个 Agent 审查，循环迭代直到质量达标。适用于代码生成、法律文书等对质量要求高的场景。

模式四：Multi-Agent（多智能体协作）

Orchestrator 负责分配任务，下面挂 Research Agent、Coder Agent、Reviewer Agent 等。

Anthropic 的提醒：不要过早引入 Multi-Agent。一个强大的单 Agent 往往比多个简单 Agent 更稳定、更省钱。

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第三类：工具与协议 —— Agent 怎么连接外部世界？

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1. Function Call（函数调用）

LLM 自己并不执行函数！它只输出"我想调用什么函数、传什么参数"，真正执行的是你的应用程序。这个设计保证了安全性。

GPT-4o 和 Claude 3.5+ 支持 Parallel Function Call（并行调用），延迟从 T1+T2+T3 降为 max(T1,T2,T3)。

2. MCP（模型上下文协议）

解决的根本问题：N × M 爆炸。没有 MCP 之前，3 个应用 × 3 个工具 = 9 套集成代码。有了 MCP 变成 3 + 3 = 6 套。

MCP 三角色：

• MCP Host：AI 应用（Claude Desktop / Cursor）
• MCP Client：负责和 Server 通信的"翻译官"
• MCP Server：对外暴露具体工具能力的服务端

MCP Server 可暴露三类资源：Tools（操作）、Resources（数据）、Prompts（模板）。

3. A2A 协议

解决 Agent 与 Agent 之间的协作通信问题，与 MCP 互补：MCP 解决"Agent 怎么调工具"，A2A 解决"Agent 怎么跟 Agent 对话"。

4. Skills（技能）

Skills 是领域专家经验的编码，包含：身份定位 + 工作流程 + 注意事项 + 输出规范。

一句话串起来：Skills 决定「怎么想」→ MCP 决定「用什么」→ Function Call 决定「怎么调」。

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第四类：工程落地 —— 怎么把 Agent 做成产品？

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1. 记忆系统设计

三级存储架构：

记忆层级	内容	存储介质	容量
工作记忆	当前步骤中间变量	运行时变量 / Prompt 字段	< 1KB
短期记忆	本次会话对话历史	Redis（TTL 30 分钟）	最近 20 轮
长期记忆	用户画像、跨会话偏好	向量数据库 + PostgreSQL	无限

关键操作：写入、读取、压缩（Token 超限时摘要）、过期（LRU + 置信度衰减）。

2. 安全与可靠性

四大安全威胁：

• Prompt Injection：网页内容注入恶意指令
• 权限越界：Agent 被诱导执行未授权操作
• 数据泄露：敏感信息发给第三方
• 资源滥用：死循环疯狂调用 API

核心防御：最小权限原则 + Human in the Loop（人类审批）。删除数据、发送外部邮件、修改权限配置等操作必须人工确认。

3. 成本优化（Token 消耗）

从易到难：

1. 工具选择优化——只给 Agent 真正需要的工具
2. 模式选择——简单任务用 Workflow 代替 Agent（省 4 倍 Token）
3. 上下文压缩——摘要压缩历史对话
4. 模型路由——简单任务用小模型，复杂推理才用大模型
5. 缓存——工具调用结果缓存、Prompt 缓存

4. 生产踩坑实录

常见五个坑：

1. 死循环 → 最大步数 + 相同动作检测
2. 幻觉工具调用 → 严格校验工具名
3. 上下文污染 → 合理截断 + 任务重置
4. Token 爆炸 → 工具输出截断 + 分页
5. Prompt Injection → 数据/指令分离

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总结

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大厂 Agent 面试的核心逻辑就四条线：

1. 基础认知：Agent 是什么、与 LLM/Workflow 的区别、四模块怎么协作
2. 工作模式：ReAct / Plan-and-Execute / Reflection / Multi-Agent 各自的适用场景
3. 工具协议：Function Call → MCP → A2A → Skills，四个层次各司其职
4. 工程落地：记忆怎么设计、安全怎么做、成本怎么控、生产踩过什么坑

把这些串起来，面试时从"是什么"讲到"为什么"再讲到"怎么做"，比死记硬背概念得分高得多。

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