大模型-Agent 面試八股文，簡單背一背 (入門級)

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更新于：2025-04-05 07:10:13

以下是關於 大模型 Agent（LLM Agents） 的一些詳細面試問題和答案，涵蓋 LLM Agent 的概念、架構、推理機制、局限性及未來發展方向，説明大家準備相關崗位的面試準備。

Agent 入門10題

Q1. 什麼是大模型 Agent？它與傳統的 AI 系統有什麼不同？

大模型 Agent（LLM Agent）是一種基於大型語言模型（LLM）的智慧體，能夠自主解析任務、調用工具、執行推理，並與環境交互。它通常具備以下特點：

基於 LLM 的決策：利用大模型的自回歸生成能力進行推理，而非傳統的手工編寫規則或強化學習策略。
動態工具調用：可以根據任務需要調用 API、資料庫、搜尋引擎或外部計算工具（如 Wolfram Alpha）。
上下文記憶：通過長上下文視窗或外部存儲（如 RAG、向量資料庫）維護長期記憶，以支援跨回合交互。
可擴展性：與傳統 AI 系統相比，LLM Agent 可以無縫適配不同任務，而無需針對特定任務進行專門訓練。

與傳統 AI 系統的區別：

傳統 AI 依賴 固定的規則或模型（如分類器、知識圖譜），適用於特定任務，但泛化能力較弱。
LLM Agent 通過 自然語言推理 實現通用任務處理，並能 動態調用工具 解決複雜問題。

Q2. LLM Agent 的基本架構有哪些組成部分？

LLM Agent 典型的架構包括：

任務解析模組（Task Parser） ：通過 LLM 解析輸入的任務或使用者指令，識別目標和潛在子任務。

2. 計劃與推理模組（Planning & Reasoning）

採用基於 Chain-of-Thought（CoT）
或 ReAct（Reason + Act）等技術進行多步推理，確保任務執行的合理性。

3. 工具調用（Tool Use / API Calling） ：通過外掛程式機制或 API，調用搜尋引擎、資料庫、代碼執行環境、計算引擎（如 Python 計算）。

4. 記憶管理（Memory & Retrieval）：維護短期記憶（Session Context）和長期記憶（向量資料庫、知識庫）以支援連續對話或長期任務。

5. 執行反饋（Execution & Feedback） ：觀察執行結果，進行自我糾錯（Self-Refinement）或元推理（Meta-Reasoning）以優化任務執行流程。

Q3. LLM Agent 如何進行決策？能否使用具體的方法解釋？

LLM Agent 的決策機制通常基於以下方法：

基於 Chain-of-Thought（CoT）推理

通過顯式的逐步推理，使模型在生成答案前先展開推理步驟。
例如：使用者：某個城市的 GDP 是否比全國平均值高？
Agent（CoT）：首先獲取該城市的 GDP 數據 -> 獲取全國 GDP 平均值 -> 進行比較 -> 生成答案。

2. 基於 ReAct（Reasoning + Acting）框架

結合邏輯推理與行動執行（如 API 查詢、資料庫檢索），避免模型直接“胡編”答案。
例如：任務：查詢某個公司 2023 年的財報數據 Agent（ReAct）：

思考：“我需要找到該公司的財報網站”
行動：“調用 Google 搜索 API”
觀察：“找到了 SEC 備案數據” - 生成最終答案

3. 基於 Self-Reflection / Self-Correction

Agent 生成初步答案後，可回顧自己的推理過程並進行修正，如 GPT-4 Turbo 的 Reflexion 方法。

Q4. 如何讓 LLM Agent 具備長期記憶能力？

LLM 本身的上下文視窗有限，通常通過以下方式增強長期記憶：

向量資料庫（Vector Database）+ RAG（Retrieval-Augmented Generation）

關鍵步驟：

將歷史對話或知識存入向量資料庫（如 FAISS、ChromaDB）。
在交互時檢索相關內容，合併進 LLM 的輸入上下文。

2. Memory Transformer / Hierarchical Memory

通過分層存儲記憶：

短期記憶（Session Context）：保留最近的對話內容。
長期記憶（Long-Term Embeddings）：重要資訊存入外部存儲，並在必要時召回。

3. Fine-tuning + Knowledge Distillation

預訓練 LLM 使其掌握特定領域知識，提高在該領域的回答準確性。

Q5. LLM Agent 如何進行動態 API 調用？

通常採用以下方式：

外掛程式機制（Plugins） ：OpenAI Plugin、LangChain Agents 允許 LLM 直接調用 API。

2. 動態函數調用（Function Calling） ：通過 OpenAI GPT-4 Turbo 的 function-calling 機制，自動解析 JSON 結構並調用相應 API： { "name": "search_stock_price", "parameters": { "ticker": "AAPL" } }

3. 代碼解釋器（Code Interpreter） ：通過 Python 運行環境執行計算、數據處理等任務。

Q6. LLM Agent 在多模態任務中如何執行推理？

LLM Agent 在多模態任務中結合 文本、圖像、音訊、視頻 等輸入：

Vision-Language Models（VLMs） ：使用 CLIP、BLIP-2、GPT-4V 進行圖像理解。

2. 語音助手：Whisper + GPT-4 處理語音輸入並生成自然語言回應。

3. 多模態工具調用：結合 OCR、物體檢測等工具，執行端到端的複雜任務。

Q7. LLM Agent 主要有哪些局限性？

幻覺問題（Hallucination）：模型可能生成虛假資訊。
上下文視窗限制：無法長期記憶大量歷史資訊。
計算成本高：推理消耗大量計算資源。
缺乏實時數據：需結合外部 API 獲取最新資訊。

Q8. 如何衡量 LLM Agent 的性能？

常見評估指標：

任務成功率（Task Completion Rate）
工具調用準確率（Tool Usage Accuracy）
推理品質（Reasoning Quality）
用戶滿意度（User Satisfaction）

Q9. 未來 LLM Agent 可能有哪些技術突破？

更強的自適應學習（如 AutoGPT、BabyAGI）
端側計算優化（低成本推理）
可解釋性增強（減少黑箱決策）

Q10. 請你設計一個 LLM Agent，用於醫學問答，它需要具備哪些關鍵元件？

醫學知識庫（用於查詢標準答案）
病歷解析模組（處理非結構化文本）
工具 API（如 UpToDate、PubMed 查詢）
長記憶機制（RAG + 向量資料庫）
驗證機制（減少幻覺風險）

關於主流 Agent 框架的10個入門題

Q1. 市面上有哪些主流的 LLM Agent 框架？各自的特點是什麼？

目前主流的 LLM Agent 框架包括：

LangChain

目標：提供模組化工具，幫助構建 LLM 驅動的應用。
主要特點：

鏈式調用（Chains）：支援多步推理（如 CoT）。
工具（Tools）：整合資料庫、API、搜尋引擎等。
記憶體（Memory）：支援長期會話記憶。
代理（Agents）：可以動態選擇工具

2. LlamaIndex（原 GPT Index）

目標：優化 LLM 與外部數據的結合，增強檢索能力（RAG）。
主要特點：

數據索引（Indexing）：支援不同格式的文件（PDF、SQL）。
查詢路由（Query Routing）：智慧選擇索引。
向量存儲集成（FAISS、Weaviate）。

3. AutoGPT

目標：實現自主 AI 代理，可執行多步任務。
主要特點：

自主性：能夠生成目標、拆解任務、自主反覆運算。
長記憶：結合本地檔案存儲與向量資料庫。
多工具調用：支援 API 訪問、代碼執行。

4. BabyAGI

目標：最小化的自主 AI Agent。
主要特點：

基於 OpenAI + Pinecone 進行任務反覆運算。
任務佇列（Task Queue） 控制任務調度。

5. CrewAI

目標：支援多個 Agent 組成團隊協作。
主要特點：

多智慧體架構：不同 Agent 具有不同角色（如 Researcher、Writer）。
LangChain 兼容，可調用工具。

6. LangGraph

目標：提供基於 有向無環圖（DAG） 的 LLM 工作流管理，使 Agent 任務更具可控性和可擴充性。

主要特點：

圖計算架構（Graph-based Execution）：基於 DAG 結構 設計任務流，支援並行執行，提高效率。
狀態管理（State Management）：支援持久化存儲任務執行狀態，確保上下文一致性。
複雜任務控制（Multi-Step Task Orchestration）：適用於 多步驟推理、決策樹、任務分解，避免 LLM 直接生成錯誤答案。
LangChain 兼容：可與 LangChain Agents、Tools、Memory 結合，增強任務流管理能力。
自訂 Agent 流程：支援開發者靈活定義 Agent 間交互規則，創建複雜 AI 代理系統。

Q2. LangChain 的核心元件有哪些？

Models（模型） ：適配 OpenAI、Anthropic、Mistral、Llama 及本地 LLM。
Prompt Templates（提示詞範本） ：允許使用者創建動態提示詞，提高泛化能力。
Memory（記憶）

短期記憶：存儲對話上下文。
長期記憶：結合向量資料庫持久化存儲。

4. Chains（鏈式調用）

Simple Chains：單步任務。
Sequential Chains：串聯多個步驟。

5. Agents（智慧體） ：通過 ReAct 框架，Agent 選擇合適的工具完成任務。

6. Tools（工具） ：訪問 API、Google 搜索、SQL 資料庫等。

Q3. LangChain Agent 的主要類型有哪些？

Zero-shot ReAct Agent: LLM 直接決定工具調用，不使用額外提示資訊。

2. Conversational ReAct Agent: 結合會話記憶，使 Agent 保持上下文。

3. Structured Chat Agent: 適用於結構化對話，如表單填充。

4. Self-Reflective Agent: 具備自我反饋機制，可修正錯誤回答。

Q4. LlamaIndex 如何與 LangChain 結合？

LlamaIndex 主要用於增強 LangChain 的 外部數據訪問能力：

數據索引（Indexing）：預處理文件，將內容存入向量資料庫。

2. 增強檢索（RAG）： LangChain 調用 LlamaIndex 進行查詢。

3. 存儲方式：支援 FAISS、ChromaDB、Weaviate 等。

Q5. AutoGPT 如何實現自主決策？

AutoGPT 通過以下機制實現自主決策：

目標設定：使用者提供高層次目標，Agent 細化為子任務。
計劃生成（Task Planning）：模型拆解任務，並創建任務佇列。
執行任務（Task Execution）：調用 API 或代碼執行。
反饋迴圈（Feedback Loop）：通過日誌分析結果，調整策略。

Q6. BabyAGI 如何進行任務管理？

BabyAGI 採用任務佇列（Task Queue）管理任務：

創建新任務: 根據當前任務結果，動態生成後續任務
排序任務: 任務佇列按照優先順序排序。
執行任務: 依次執行任務，並存儲歷史記錄。

Q7. CrewAI 如何管理多個 Agent 之間的協作？

CrewAI 採用 分工協作 機制，主要元件：

Agents（智慧體）：定義不同角色，如 "Researcher"、"Writer"。
Crew（團隊）：管理多個 Agent 的協作流程。
Tasks（任務）：為不同 Agent 分配任務。

Q8. LangChain 如何支援 API 調用？

LangChain 提供 API 工具調用（Tools API）：

OpenAI Function Calling: 允許 LLM 直接調用 API，如： { "name": "get_weather", "parameters": { "location": "San Francisco" } }
自訂 API 工具: 通過 RequestsTool 訪問 REST API。