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记忆是智能的核心特征。一个没有记忆的 Agent，每次交互都面对全新世界；具备良好记忆系统的 Agent，能记住用户偏好、学习历史模式、保持跨会话上下文连贯。本章从记忆类型划分到存储设计，从压缩策略到遗忘机制，给出一个完整的记忆架构设计。是

Agent 的记忆系统怎么设计？面试官想听的是这个

在单 Agent 架构中，一个 LLM 实例承担全部职责：理解意图、检索信息、推理决策、生成内容、执行工具调用。简单任务够用，但任务复杂度上来后，几个结构性瓶颈就暴露了。

多 Agent 系统面试怎么答？我总结了 4 种经典架构

Agent 的核心能力不在于单次推理的质量，而在于面对复杂任务时能否做出合理的规划与决策。一个没有规划能力的 LLM 只是一个问答机器，而一个具备规划能力的 Agent 则能拆解目标、分配资源、动态调整策略，并在执行过程中不断自我修正。本章将深入探讨 Agent 在规划与决策层面的关键技术，从任务拆解到树搜索决策，从反思机制到长时任务处理，覆盖 Agent 规划体系的完整脉络。

Agent 怎么做规划？这道面试题淘汰了 80% 的候选人

大语言模型的知识来源于训练数据，存在固有的时效性限制和领域知识盲区。RAG (Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成) 在生成前检索外部知识，将事实信息注入模型上下文，是解决 LLM 知识边界问题的主流方案。本章覆盖 RAG 的核心原理、完整流程、关键优化策略以及在 Agent 系统中的角色。

RAG 面试 6 连问，从原理到优化全部覆盖

工具使用是 AI Agent 从"对话机器人"迈向"行动主体"的关键分水岭。没有工具调用能力的 LLM 只能在参数化知识范围内推理，具备工具使用能力后，Agent 可以查询实时数据库、调用外部 API、执行代码、操作浏览器，甚至控制物理设备。本章从工具分类、调用流程、描述工程到安全控制和编排架构，系统拆解 Tool Use 的完整技术体系。

面试官让我手写一个 Tool Use，我用了 3 种方案

Prompt Engineering 是大语言模型应用层最核心的工程方法论之一。它决定了模型输出的质量，也是 Agent 系统中行为约束、推理控制和安全的基石。本章覆盖推理范式（CoT、Self-Consistency、ToT）、Prompt Injection 攻防、System Prompt 设计、Few-shot 实践、模板化管理和评估体系，从基础 CoT 到复杂搜索框架，从模板化到评估闭环，构成完整知识链路。

Prompt Engineering 面试怎么考？这 5 个范式你必须会

构建 AI Agent，大语言模型（LLM）是最核心的基础设施。Agent 的推理、工具调用、记忆能力，都依赖底层模型质量。理解 LLM 的内部机制，才能在工程中做出正确的架构决策。

LLM 面试必问的 8 个问题，答不上来直接淘汰

AI Agent 是当前大模型应用领域最受关注的技术范式。要准确理解它，需要回到这个概念的本质。

面试官问「什么是 AI Agent」，90% 的人答不到点子上

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