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原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-essential-agentic-ai-interview-questions-for-ai-engineers
原文作者：Bala Priya C
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# 引言
智能体AI正在变得超级流行且与各行各业息息相关。但它也代表了我们构建智能系统方式的根本性转变：智能体AI系统能够分解复杂目标、决定使用哪些工具、执行多步骤计划，并在出现问题时进行适应。
在构建此类智能体AI系统时，工程师需要设计决策架构、实施既能防止失败又不扼杀灵活性的安全约束，以及构建有助于智能体从错误中恢复的反馈机制。所需的技术深度与传统的AI开发显著不同。
智能体AI仍处于新阶段，因此动手实践经验更为重要。请务必寻找那些构建过实际智能体AI系统、能够讨论权衡、解释所遇到失败模式并用真实推理证明其设计选择的候选人。
如何使用本文：本合集侧重于检验候选人是真正理解智能体系统还是仅了解流行词汇的问题。您将找到涵盖工具集成、规划策略、错误处理、安全设计等领域的问题。
# 构建有意义的智能体AI项目
论及项目时，质量永远胜于数量。不要构建十个半成品聊天机器人。专注于构建一个能够真正解决实际问题的智能体AI系统。
那么，什么使项目具有“智能体”特性呢？您的项目应证明AI可以表现出一定的自主性。思考：规划多个步骤、使用工具、做出决策以及从失败中恢复。尝试构建能展示理解能力的项目：
- 个人研究助手 — 接收一个问题，搜索多个来源，综合发现结果，并提出澄清性问题
- 代码审查智能体 — 分析拉取请求（pull requests），运行测试，建议改进，并解释其推理过程
- 数据管道构建器 — 理解需求，设计模式（schema），生成代码，验证结果
- 会议准备智能体 — 收集有关与会者的背景信息，提取相关文档，创建议程，并建议谈话要点
需要强调的重点：
- 您的智能体如何分解复杂任务
- 它使用了哪些工具以及为什么使用
- 它如何处理错误和模糊性
- 您在何处赋予了它自主性，在何处设置了约束
- 它解决了哪些实际问题（即使只是为您自己）
一个具有深思熟虑的设计选择的扎实项目，将比您跟随教程构建的作品集更能教会您知识，也更能给人留下深刻印象。
# 核心智能体概念
// 1. AI 智能体的定义是什么，它与标准 LLM 应用有何不同？
关注点：对自主性、目标导向行为和多步骤推理的理解。
回答应包含这些要点：“AI 智能体是一个自主系统，它可以感知和交互其环境，做出决策并采取行动以实现特定目标。与响应单一提示的标准 LLM 应用不同，智能体在交互过程中会维持状态，规划多步骤工作流程，并可以根据反馈修改其方法。关键组成部分包括目标规范、环境感知、决策制定、行动执行以及从结果中学习。”
🚫 避免：将智能体与简单的工具调用混淆，不理解自主性方面，遗漏目标导向的本质。
您还可以参考 什么是智能体AI及其工作原理？ 和 生成式AI vs 智能体AI vs AI智能体。
// 2. 描述构建 AI 智能体的主要架构模式
关注点：对 ReAct、基于规划和多智能体架构的了解。
回答应包含这些要点：“ReAct（推理+行动）交替进行推理步骤和行动执行，使决策可观察。基于规划的智能体预先创建完整的行动序列，然后执行 — 更适合复杂、可预测的任务。多智能体系统将任务分配给专业化的智能体。混合方法根据任务复杂性组合不同模式。每种模式都在灵活性、可解释性和执行效率之间进行权衡。”
🚫 避免：只了解一种模式，不理解何时使用不同方法，遗漏权衡。
如果您正在寻找关于智能体设计模式的综合资源，请查看 谷歌的为您的智能体AI系统选择设计模式 和 亚马逊AWS关于智能体AI设计模式的介绍和演练。
// 3. 您如何在长期运行的智能体工作流中处理状态管理？
关注点：对持久化、上下文管理和故障恢复的理解。
回答应包含这些要点：“通过带版本控制的显式状态存储来实现工作流程进度、中间结果和决策历史的持久化。在关键工作流步骤设置检查点以实现恢复。维护短期上下文（当前任务）和长期记忆（学习到的模式）。设计状态时要确保其可序列化和可恢复。包含状态验证以检测损坏。对于具有一致性保证的多智能体系统，考虑分布式状态。”
🚫 避免：仅依赖对话历史，不考虑故障恢复，遗漏显式状态管理的必要性。
# 工具集成与编排
// 4. 为 AI 智能体设计一个健壮的工具调用系统
关注点：错误处理、输入验证和可扩展性考虑。
回答应包含这些要点：“实施带有严格输入验证和类型检查的工具模式（schema）。使用超时进行异步执行，以防止阻塞。使用指数退避（exponential backoff）进行重试逻辑，以应对瞬态故障。记录所有工具调用和响应以供调试。对外部API实施速率限制和断路器（circuit breakers）。设计易于测试和模拟的工具抽象。包含工具结果验证，以捕获API更改或错误。”
🚫 避免：不考虑错误情况，遗漏输入验证，没有可扩展性规划。
观看 Roy Derks关于工具调用不仅仅是AI智能体的管道工程，了解如何在智能体应用中实现工具调用。
// 5. 您将如何处理工具调用失败和部分结果？
关注点：优雅降级策略和错误恢复机制。
回答应包含这些要点：“实施分层回退策略：使用不同参数重试，使用替代工具，或优雅地降级功能。对于部分结果，设计可以从中间状态恢复的持续机制。对于关键故障，包含人在回路（human-in-the-loop）升级。记录失败模式以提高可靠性。使用断路器避免连锁故障。设计工具接口，使其返回智能体可以推理的结构化错误信息。”
🚫 避免：仅采用简单的重试策略，不规划部分结果，遗漏升级路径。
根据您用于构建应用程序的框架，您可以参考特定的文档。例如，如何处理LangGraph框架中的工具调用错误 涵盖了处理此类错误。
// 6. 解释如何构建智能体的工具发现和选择系统
关注点：动态工具管理和智能选择策略。
回答应包含这些要点：“创建一个包含语义描述、功能元数据和使用示例的工具注册表。实施基于任务需求、过往成功率和当前可用性的工具排序。使用嵌入相似性根据自然语言描述发现工具。在选择中包含成本和延迟的考虑。设计插件架构以实现动态工具加载。实施工具版本控制和向后兼容性。”
🚫 避免：硬编码工具列表，没有选择标准，遗漏动态发现能力。
# 规划与推理
// 7. 比较 AI 智能体的不同规划方法
关注点：对分层规划、反应式规划和混合方法的理解。
回答应包含这些要点：“分层规划将复杂目标分解为子目标，需要良好的分解策略，但可以更好地组织。反应式规划响应即时条件，提供灵活性，但可能遗漏最优解。蒙特卡洛树搜索（MCTS）系统地探索行动空间，但需要良好的评估函数。混合方法使用高级规划和反应式执行。选择取决于任务的可预测性、时间限制和环境复杂性。”
🚫 避免：只了解一种方法，不考虑任务特性，遗漏规划深度与执行速度之间的权衡。
// 8. 如何在智能体系统中实现有效的目标分解？
关注点：分解复杂目标和处理依赖关系的策略。
回答应包含这些要点：“使用带有清晰子目标成功标准的递归目标分解。实施依赖跟踪以管理执行顺序。设计目标优先级排序和资源分配。确保目标是具体、可衡量和有时限的。为常见目标模式使用模板。包含竞争目标的冲突解决机制。实现目标修订能力，以应对环境变化。”
🚫 避免：缺乏结构的临时分解，不处理依赖关系，遗漏上下文。
# 多智能体系统
// 9. 为协作解决问题设计一个多智能体系统
关注点：通信协议、协调机制和冲突解决。
回答应包含这些要点：“定义具有明确能力和职责的专业化智能体角色。实施带有结构化通信格式的消息传递协议。使用任务拍卖或共识算法等协调机制。包含针对竞争目标或资源的冲突解决流程。设计监控系统以跟踪协作效率。实施负载均衡和故障转移机制。包括用于信息共享的共享内存或黑板系统。”
🚫 避免：角色定义不清晰，没有协调策略，遗漏冲突解决。
如果您想了解更多关于构建多智能体系统的知识，可以学习 DeepLearning.AI 提供的使用 CrewAI 构建多 AI 智能体系统 短期课程。
# 安全与可靠性
// 10. 生产级智能体AI系统有哪些必需的安全机制？
关注点：对隔离、监控和人为监督要求的理解。
回答应包含这些要点：“实施行动沙箱，将智能体能力限制在批准的操作范围内。使用需要明确授权的权限系统进行敏感操作。包含异常行为模式的监控。设计用于即时关闭智能体的终止开关（kill switches）。对于高风险决策，实施人在回路（human-in-the-loop）批准。使用行动日志建立审计跟踪。包含可逆操作的回滚机制。定期使用对抗性场景进行安全测试。”
🚫 避免：没有隔离策略，遗漏人为监督，不考虑对抗性场景。
了解更多信息，请阅读麦肯锡的 部署智能体AI的安全与保障：技术领导者行动手册 报告。
# 总结
智能体AI工程需要AI专业知识、系统思维和安全意识的独特结合。这些问题探究了构建在生产环境中可靠运行的自主系统所需的实践知识。
最优秀的智能体AI工程师会设计带有适当安全措施、清晰的可观测性和优雅的故障模式的系统。他们思考的超越单次交互，关注完整的工作流编排和长期的系统行为。
您希望我们针对智能体AI相关问题推出续篇吗？请在评论中告诉我们！
Bala Priya C 是来自印度的一名开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。她的兴趣和专长领域包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等内容来学习并与开发者社区分享她的知识。Bala还负责创建引人入胜的资源概览和编码教程。
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