去年，我们就有不少做智能体的朋友，不过那时候简单，只要把coze、dify写到简历上，就算比较高大上了。

今年可就不行了，面试难度陡然增加，最近面试的朋友，教育行业，年龄35岁，入职带智能体项目，分享了最新的经验和面试题，大家可参考。

一、工具与框架篇

面试官：
你常用的大模型开发工具和框架有哪些？哪些你觉得好用，哪些坑比较多？

求职者：
我常用的框架主要是 LangChain，用来做链式调用和 Agent 构建；
调用层我主要用 OpenAI 和通义千问 API；
部署与测试一般用 FastAPI + Docker；
向量数据库方面用 FAISS 和 Milvus；
前端原型快速展示我会用 Streamlit。

LangChain 的优势是模块化设计非常灵活，比如 Chain 和 Agent 可以快速组合。
通义千问的中文语义理解非常强，文档也完善。

不过坑也不少，比如：
FAISS 在中文场景下的召回率偏低，需要搭配中文 embedding；
LangChain 新版本改动大，废弃了不少老接口，如果版本没对齐，很容易报错。

点评：
回答思路完整，涵盖了从框架到坑点的经验。
如果能举一个自己“踩坑再修复”的例子，比如版本冲突导致调用报错、你如何排查，会更显实力。

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二、核心技术问题篇

面试官：
那在对话类项目里，你们是怎么处理上下文溢出问题的？

求职者：
我一般会分三层来控制上下文：
第一层是“截断优化”，超过 token 限制后自动生成摘要，只保留关键信息；
第二层是“关键词提取”，把需求和结论单独存储，放在 prompt 前面；
第三层是“记忆机制”，用LangChain 的 ConversationBufferWindowMemory

管短期上下文，用 ConversationSummaryMemory 存摘要。同时我会区分短期和长期记忆：短期只服务当前任务，长期记忆则存储用户偏好、历史经验，按需加载，减少 token 消耗。

点评：
逻辑非常清晰，能看出你对上下文优化有实践经验。
如果能提一句“如何触发记忆清理”或“如何防止旧记忆污染新上下文”，会更高级。

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面试官：
那在数据安全和输出合规上，你是怎么设计的？

求职者：
我从两方面入手：

数据安全

• 存储层：用户数据 AES 加密，临时数据 24 小时内自动清理；
• 传输层：全程 HTTPS，并做敏感信息脱敏；
• 权限层：分角色控制访问，避免越权。

输出合规

• 在系统提示词中明确禁止生成违规内容；
• 输出前用轻量模型二次审核；
• 输入输出日志留存，方便追溯。

点评：
非常标准的企业级思维。
如果能再提到如何实现“用户侧可控开关”（例如合规模式 / 自由模式切换），会让面试官觉得有产品意识。

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三、智能体（Agent）专项篇

面试官：
那你能讲讲你理解的智能体（Agent）是什么吗？

求职者：
智能体是让大模型具备“主动执行任务”的系统。
它不只是回答问题，而是能感知环境、拆解任务、调用工具并反思。

它一般由五个模块组成：

1. 感知模块——负责接收输入；
2. 规划模块——拆解任务、规划步骤；
3. 工具调用模块——选择并执行合适的工具；
4. 记忆模块——保存上下文和经验；
5. 反思模块——根据执行效果调整策略。

点评：
概念非常清楚，结构也完整。
如果能再结合开发过的 Agent 项目，比如一个“智能办公助手”或“学习助理”，就更落地。

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面试官：
那智能体在处理复杂任务时，怎么实现任务拆解的？

求职者：
我一般用“大模型推理 + 框架辅助”的思路：
通过系统提示词明确任务目标、工具说明和输出格式；
再结合 ReAct 框架，让模型在“思考 → 行动 → 观察”的循环中推进任务。

举个例子：生成季度销售报告时，Agent 会自动：

1. 读取数据（SQL / API）；
2. 用 Pandas 清洗；
3. Matplotlib 生成可视化；
4. 让通义千问分析趋势；
5. 最后调用 python-docx 输出报告。

点评：
非常落地，能看出你有从“规划到执行”的完整实践。
如果能再补一句“如何处理子任务失败的重试与容错”，会更专业。

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四、落地场景与挑战篇

面试官：
你能设计一个教育类 Agent 吗？比如“学生作业辅导智能体”？

求职者：
可以。整体流程我会这样设计：

1.输入层：OCR 识别题目，NLP 分类题型；
2.逻辑层：用通义千问教育版讲解知识点；
3.控制层：在 prompt 中限制“只讲解思路，不直接给出答案”；
4.输出层：按步骤输出提示，比如“第1步思考条件，第2步列公式”。

点评：
非常符合教育场景的安全要求，也体现了思维引导设计。
如果你能补一句“如何防止学生绕过规则直接问答案”，比如用规则模板或重写 prompt，会更完美。

目前，大模型应用开发还没有完全普及，真正懂这一领域的人并不多。
但企业已经看到了其中的潜力，岗位需求正在快速增长。
也正因为供需不平衡，这类人才目前依然相当抢手。

不过，这个领域的入门门槛并不高。预计到 2026 年，会有越来越多的人加入竞争。
所以——趁现在，还未成红海之时，拿下智能体（Agent）相关的 offer，才是最明智的选择。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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