引言
智能体 AI（Agentic AI）在各行业的关注度和实用性正急剧提升。它也标志着智能系统构建方式的根本性转变：智能体 AI 系统能够拆解复杂目标、选择适用工具、执行多步骤计划，并在出现问题时进行调整。
构建这类智能体 AI 系统时，工程师需要设计决策架构、设置安全约束（在避免故障的同时不丧失灵活性），并建立反馈机制帮助智能体从错误中恢复。其所需的技术深度与传统人工智能开发存在显著差异。
智能体 AI 仍处于新兴阶段，因此实战经验尤为重要。招聘时需重点关注那些有过智能体 AI 系统实际构建经验的候选人，他们应能阐述技术取舍、说明遇到的故障模式，并以真实逻辑论证设计选择的合理性。
本文使用说明：这些问题旨在检验候选人是否真正理解智能体系统，而非仅掌握相关流行术语。问题涵盖工具集成、规划策略、错误处理、安全设计等多个核心领域。
打造有价值的智能体 AI 项目
在项目方面，质量永远胜于数量。不必构建十个半成品聊天机器人，而应专注打造一个能真正解决实际问题的智能体 AI 系统。
那么，什么样的项目才算 “具备智能体特性”？项目需体现人工智能的自主行动能力，例如：多步骤规划、工具使用、决策制定和故障恢复。建议构建能展现以下理解的项目：
- 个人研究助手 —— 接收问题、检索多个信息源、整合结论、提出澄清性问题
- 代码审查智能体 —— 分析拉取请求、运行测试、提出改进建议、解释推理过程
- 数据管道构建器 —— 理解需求、设计架构、生成代码、验证结果
- 会议筹备智能体 —— 收集参会者背景信息、调取相关文档、制定议程、提供讨论要点
需重点强调的内容：
- 智能体如何拆解复杂任务
- 使用的工具及选择理由
- 如何处理错误和模糊场景
- 赋予智能体自主权限与施加约束的平衡之处
- 解决的实际问题（即使仅用于个人场景）
一个设计缜密、扎实可靠的项目，比一堆遵循教程完成的作品集更能让人学到知识，也更具说服力。
核心智能体概念
1. 人工智能智能体的定义及其与标准大语言模型应用的区别？
考察重点：对自主性、目标导向行为和多步骤推理的理解。
参考回答方向：“人工智能智能体是一种能够感知并与环境交互、制定决策、采取行动以实现特定目标的自主系统。与响应单一提示的标准大语言模型应用不同，智能体可在交互过程中维持状态、规划多步骤工作流，并能根据反馈调整方法。核心组件包括目标设定、环境感知、决策制定、行动执行和结果学习。”
❌ 应避免：将智能体与简单工具调用混淆、不理解自主性、忽视目标导向特性。
可参考：《什么是智能体 AI 及其工作原理？》和《生成式 AI vs 智能体 AI vs 人工智能智能体》。
2. 描述构建人工智能智能体的主要架构模式？
考察重点：对 ReAct、基于规划和多智能体架构的了解。
参考回答方向：“ReAct（推理 + 行动）模式在推理步骤和行动执行之间交替进行，使决策过程可观测。基于规划的智能体先预先制定完整的行动序列，再执行 —— 适用于复杂且可预测的任务。多智能体系统将任务分配给专门的智能体。混合模式会根据任务复杂度组合多种架构。每种模式在灵活性、可解释性和执行效率之间各有取舍。”
❌ 应避免：只了解一种模式、不清楚不同模式的适用场景、忽视技术取舍。
如需获取有关智能体设计模式的全面资源，可查阅谷歌的《为你的智能体 AI 系统选择设计模式》和亚马逊网络服务的《智能体 AI 设计模式介绍与实操指南》。
3. 如何在长期运行的智能体工作流中进行状态管理？
考察重点：对持久性、上下文管理和故障恢复的理解。
参考回答方向：“通过带版本控制的显式状态存储，记录工作流进度、中间结果和决策历史。在工作流关键步骤设置检查点，以便恢复。同时维护短期上下文（当前任务）和长期记忆（习得模式）。设计可序列化和可恢复的状态。加入状态验证以检测损坏情况。对于多智能体系统，考虑采用具有一致性保障的分布式状态。”
❌ 应避免：仅依赖对话历史、不考虑故障恢复、忽视显式状态管理的必要性。
工具集成与编排
4. 为人工智能智能体设计一个稳健的工具调用系统？
考察重点：错误处理、输入验证和可扩展性考量。
参考回答方向：“实现带有严格输入验证和类型检查的工具架构。采用异步执行并设置超时机制，避免阻塞。为瞬时故障设计带指数退避策略的重试逻辑。记录所有工具调用和响应，以便调试。为外部 API 设置速率限制和熔断器。设计便于测试和模拟的工具抽象层。加入工具结果验证，以捕捉 API 变更或错误。”
❌ 应避免：不考虑错误场景、缺失输入验证、无扩展性规划。
可观看《工具调用不仅仅是智能体 AI 的基础架构 —— 罗伊・德克斯》，了解如何在智能体应用中实现工具调用。
5. 如何处理工具调用失败和部分结果？
考察重点：优雅降级策略和错误恢复机制。
参考回答方向：“实施分层 fallback 策略：使用不同参数重试、调用替代工具，或优雅降低功能复杂度。针对部分结果，设计可从中间状态恢复的续跑机制。为关键故障设置人工介入升级流程。记录故障模式以提高可靠性。使用熔断器避免级联故障。设计工具接口，返回智能体可推理的结构化错误信息。”
❌ 应避免：仅采用简单重试策略、不规划部分结果处理、缺失升级路径。
根据构建应用所使用的框架，可参考具体文档。例如，《如何处理工具调用错误》介绍了 LangGraph 框架的相关错误处理方法。
6. 阐述如何为智能体构建工具发现与选择系统？
考察重点：动态工具管理和智能选择策略。
参考回答方向：“创建包含语义描述、功能元数据和使用示例的工具注册表。基于任务需求、历史成功率和当前可用性实现工具排序。利用嵌入相似度，根据自然语言描述进行工具发现。在选择过程中纳入成本和延迟考量。设计支持动态工具加载的插件架构。实现工具版本控制和向后兼容性。”
❌ 应避免：硬编码工具列表、无选择标准、缺失动态发现功能。
规划与推理
7. 比较人工智能智能体的不同规划方法？
考察重点：对分层规划、反应式规划和混合方法的理解。
参考回答方向：“分层规划将复杂目标拆解为子目标，组织性更强，但需要良好的分解策略。反应式规划对即时情况做出响应，灵活性高，但可能错过最优解。蒙特卡洛树搜索系统地探索行动空间，但需要可靠的评估函数。混合方法结合高层规划与反应式执行。选择哪种方法取决于任务可预测性、时间约束和环境复杂度。”
❌ 应避免：只了解一种方法、不考虑任务特性、忽视规划深度与执行速度的取舍。
8. 如何在智能体系统中实现有效的目标分解？
考察重点：复杂目标拆解策略和依赖关系处理。
参考回答方向：“采用递归式目标分解，为每个子目标设定明确的成功标准。实施依赖跟踪以管理执行顺序。加入目标优先级排序和资源分配机制。设计具体、可衡量且有时限的目标。为常见目标模式提供模板。建立竞争目标的冲突解决机制。实现环境变化时的目标修订功能。”
❌ 应避免：无结构化的临时分解、不处理依赖关系、缺失上下文考量。
多智能体系统
9. 设计一个用于协作解决问题的多智能体系统？
考察重点：通信协议、协调机制和冲突解决。
参考回答方向：“定义具有明确功能和职责的专门智能体角色。实现带有结构化通信格式的消息传递协议。采用任务拍卖或共识算法等协调机制。建立竞争目标或资源的冲突解决流程。设计监控系统以跟踪协作效果。实施负载均衡和故障转移机制。加入用于信息共享的共享内存或黑板系统。”
❌ 应避免：角色定义模糊、无协调策略、缺失冲突解决机制。
安全性与可靠性
10. 生产级智能体 AI 系统必备的安全机制有哪些？
考察重点：对约束控制、监控和人工监督要求的理解。
参考回答方向：“实施行动沙箱，将智能体能力限制在批准的操作范围内。使用需要明确授权的权限系统处理敏感操作。加入异常行为模式监控。设计可立即关闭智能体的紧急开关。为高风险决策设置人工介入审批流程。通过行动日志建立审计跟踪。为可逆操作提供回滚机制。定期进行对抗性场景安全测试。”
❌ 应避免：无约束策略、缺失人工监督、不考虑对抗性场景。
总结
智能体 AI 工程需要人工智能专业知识、系统思维和安全意识的独特结合。这些问题旨在探究构建能在生产环境中可靠运行的自主系统所需的实战知识。
优秀的智能体 AI 工程师会设计具备适当防护措施、清晰可观测性和优雅故障处理模式的系统。他们会超越单一交互，着眼于完整的工作流编排和长期系统行为。
原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-essential-agentic-ai-interview-questions-for-ai-engineers