AI Agent开发面试题全解析：从基础原理到实战避坑指南

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AI Agent 开发岗位的面试通常围绕以下几个核心维度展开：

架构设计能力：考察候选人对 Agent 系统整体架构的理解，包括模块划分、数据流设计等。
Prompt 工程：评估如何设计有效的 prompt 来实现特定任务，包括 few-shot learning 和 chain-of-thought 等技巧的应用。
记忆机制：测试对短期 / 长期记忆、上下文管理的实现方案。
工具调用：验证候选人集成外部 API 和工具的能力。
性能优化：关注 token 使用效率、响应延迟等实际问题。

from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义工具函数
def get_current_weather(location: str):
    """模拟天气查询工具"""
    return f"{location}的天气是晴朗，25℃"

# 构建 Agent
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """ 你是一个专业的天气助手，请根据用户需求回答问题。可用工具：{tools}

    当前对话历史：{chat_history}
    用户问题：{input}"""
)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
tools = [get_current_weather]
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 测试对话
result = agent_executor.invoke({"input": "北京天气怎么样？", "chat_history": []})
print(result["output"])

关键点说明：
1. 使用 chat_history 参数维护对话上下文
2. 工具函数需要明确定义输入输出格式
3. 通过 prompt 明确角色定位和工具说明

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chains import ConversationChain

memory = ConversationBufferMemory()
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
conversation = ConversationChain(
    llm=llm,
    memory=memory,
    prompt=ChatPromptTemplate.from_template(
        """ 你是一个会议助理，请根据对话内容生成结构化纪要。当前对话：{history}
        最新发言：{input}"""
    )
)

# 模拟会议对话
conversation.invoke("今天讨论项目 A 的进度")
conversation.invoke("前端开发已完成 80%")
print(memory.load_memory_variables({})["history"])