2025秋招AI热题：Agent 开发TOP100

飞哥的AI笔记
187 阅读7分钟

2025年最热门的AI应用方向，字节/阿里重点招聘

核心内容：

  1. Agent核心理论

    • ReAct、Reflexion、AutoGPT原理
    • 任务规划与分解（CoT、ToT）
    • 记忆机制设计（短期/长期/工作记忆）

  2. 工具使用与编排

    • Function Calling机制详解
    • 工具描述规范（OpenAPI、MCP）
    • 错误处理与自动重试

  3. LangChain/LangGraph实战

    • Chain设计模式
    • 状态机工作流
    • RAG系统构建

  4. Multi-Agent系统

    • Agent协作模式
    • 任务分配与调度
    • 冲突解决机制

  5. Agent评测与优化

    • 评测体系设计
    • 成功率/效率/成本平衡
    • 实际案例分析

Agent基础理论篇

  1. 什么是AI Agent？与传统软件程序有什么本质区别？
  2. 基于LLM的Agent有什么特点？相比传统Agent有什么优势？
  3. 什么是ReAct模式？它如何提升Agent的推理能力？
  4. Agent的规划能力是如何实现的？有哪些规划策略？
  5. 什么是Tool-using Agent？工具调用的基本流程是什么？
  6. Agent的记忆机制如何设计？短期记忆和长期记忆的区别？
  7. 如何评估Agent的性能？有哪些关键指标？
  8. Agent在执行过程中可能遇到哪些错误？如何处理？
  9. 什么是Multi-Agent系统？Agent之间如何协作？
  10. Agent的幻觉问题如何解决？有哪些验证策略？
  11. 如何设计Agent的Prompt？有哪些最佳实践？
  12. Agent的可解释性如何实现？为什么重要？
  13. 什么是Code Interpreter？它在Agent中的作用是什么？
  14. Agent的安全性问题有哪些？如何防范恶意行为？

LangChain框架篇

  1. LangChain是什么？它解决了LLM应用开发的哪些问题？
  2. LangChain的核心组件有哪些？各自的作用是什么？
  3. 什么是LCEL（LangChain Expression Language）？它有什么优势？
  4. 如何在LangChain中实现RAG（检索增强生成）？
  5. LangChain的Memory组件如何工作？有哪些Memory类型？
  6. 如何在LangChain中集成外部工具？Tool的定义规范是什么？
  7. LangChain的Agent执行器是如何工作的？
  8. 如何使用LangChain构建多轮对话系统？
  9. LangChain的文档处理功能包括哪些？如何处理大文档？
  10. LangChain的输出解析器有什么作用？如何处理结构化输出？
  11. 如何在LangChain中实现流式输出？有什么应用场景？
  12. LangChain的缓存机制如何工作？如何优化性能？

LangGraph工作流篇

  1. LangGraph是什么？它与LangChain有什么关系？
  2. LangGraph的核心概念有哪些？图、节点、边的作用是什么？
  3. 如何在LangGraph中定义状态？状态管理的最佳实践？
  4. LangGraph的条件边（Conditional Edge）如何使用？
  5. 如何在LangGraph中实现循环和迭代？
  6. LangGraph的人机交互功能如何实现？
  7. 如何在LangGraph中处理并行执行？
  8. LangGraph的持久化机制是什么？如何保存执行状态？
  9. 如何调试LangGraph工作流？有哪些调试工具？
  10. LangGraph中如何处理错误和异常？
  11. 如何在LangGraph中实现超时控制？
  12. LangGraph的编译和执行过程是怎样的？

MCP协议篇

  1. 什么是MCP（Model Context Protocol）？它解决了什么问题？
  2. MCP的基本架构是怎样的？Client和Server如何交互？
  3. MCP中的Resource和Tool有什么区别？各自的使用场景？
  4. 如何使用MCP协议开发一个简单的工具服务？
  5. MCP的安全机制包括哪些？如何保证通信安全？
  6. MCP支持哪些传输方式？各有什么特点？

实践应用篇

  1. 如何用LangChain实现一个简单的问答机器人？
  2. 如何用LangGraph实现一个多步骤的数据分析流程？
  3. 实现一个文件处理Agent需要考虑哪些技术点？
  4. 如何给Agent添加网络搜索功能？需要注意什么？
  5. Agent开发中常见的调试问题有哪些？如何解决？
  6. 如何评估和改进Agent的响应质量？

Agent进阶理论与算法

  1. ReWOO（Reasoning WithOut Observation）模式与ReAct有什么区别？各自的适用场景？
  2. Reflexion机制如何工作？如何通过自我反思提升Agent性能？
  3. 什么是Tree of Thoughts（ToT）？与Chain of Thoughts有什么本质区别？
  4. Graph of Thoughts（GoT）如何表示复杂推理过程？有什么优势？
  5. Agent的Self-Refinement是如何实现的？需要哪些关键组件？
  6. 什么是Plan-and-Execute模式？如何实现任务的分层规划？
  7. Agent的长期记忆如何持久化？向量数据库的选择标准是什么？
  8. 如何设计Agent的反思（Reflection）机制？何时触发反思？
  9. Agent的元认知能力是什么？如何评估自身的能力边界？
  10. 什么是Agent的工具学习（Tool Learning）？如何让Agent学会使用新工具？
  11. Agent在执行过程中如何进行动态重规划？触发条件有哪些？
  12. 如何处理Agent的部分可观察问题？信息不完整时如何决策？
  13. Agent的探索与利用（Exploration vs Exploitation）如何平衡？
  14. 什么是Agentic Workflow？与传统工作流有什么区别？
  15. Agent的可解释性与可控性如何权衡？如何在自主性和安全性间平衡？

Multi-Agent系统

  1. AutoGPT的工作原理是什么？它如何实现自主任务执行？
  2. BabyAGI与AutoGPT有什么区别？各自的优缺点是什么？
  3. Multi-Agent系统中的角色分工如何设计？有哪些典型角色模式？
  4. Agent之间如何进行有效通信？消息格式和协议如何定义？
  5. 什么是Agent的辩论（Debate）模式？如何通过多Agent辩论提升答案质量？
  6. Multi-Agent系统中的投票机制如何设计？如何聚合不同Agent的意见？
  7. 什么是层级式Multi-Agent架构？Manager-Worker模式如何实现？
  8. Agent协作中的冲突如何检测和解决？有哪些冲突解决策略？
  9. 如何设计Multi-Agent的任务分配算法？负载均衡如何实现？
  10. Multi-Agent系统的一致性问题如何解决？共识算法如何应用？
  11. Agent社会模拟（Social Simulation）有什么应用？如何建模Agent交互？
  12. Multi-Agent系统的涌现行为（Emergent Behavior）是什么？如何观察和利用？

RAG系统深度优化

  1. RAG系统中文档切分的策略有哪些？如何选择合适的chunk size？
  2. 什么是Semantic Chunking？与固定长度切分有什么区别？
  3. 如何选择合适的Embedding模型？开源模型vs闭源API的权衡？
  4. 什么是混合检索（Hybrid Search）？稀疏检索和稠密检索如何结合？
  5. RAG中的重排序（Reranking）如何工作？有哪些重排序模型？
  6. 什么是Hypothetical Document Embeddings（HyDE）？如何提升检索效果？
  7. RAG系统中如何处理多跳问答（Multi-hop QA）？
  8. 上下文压缩（Context Compression）技术有哪些？如何减少token消耗？
  9. 什么是Self-RAG？如何让模型自主判断是否需要检索？
  10. RAG系统的评测指标有哪些？如何评估检索质量和生成质量？
  11. 如何构建RAG系统的Ground Truth数据集？标注方法有哪些？
  12. RAG中的幻觉问题如何缓解？引用溯源（Citation）如何实现？
  13. 什么是GraphRAG？知识图谱如何增强RAG系统？
  14. RAG系统如何支持多模态检索？图文检索如何实现？
  15. 增量更新场景下，RAG的向量库如何维护？如何处理文档删除和修改？

Agent评测与生产化

  1. AgentBench评测框架包含哪些维度？如何设计Agent的benchmark？
  2. WebArena评测任务的特点是什么？如何评估Agent的网页操作能力？
  3. Agent的成本如何计算？如何在效果和成本间找到最优平衡点？
  4. 如何设计Agent的降级策略？在模型不可用时如何保证服务？
  5. Agent系统的监控指标有哪些？如何实时追踪Agent的执行状态？
  6. 如何构建Agent的测试用例库？单元测试和集成测试如何设计？
  7. Agent失败案例如何分析？常见的失败模式有哪些？
  8. 生产环境中Agent的提示词如何迭代优化？A/B测试如何设计？
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