👨⚕️ 主页: gis分享者 👨⚕️ 感谢各位大佬 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨⚕️ 收录于专栏:AI大模型原理和应用面试题 
| 1 | 如何设计 AI Agent 的工具权限控制?不同场景下的工具应该有什么样的权限差异? |
| 2 | 子 Agent(Subagent)模式有什么优势和挑战?父 Agent 调用子 Agent 时需要考虑哪些边界问题? |
| 3 | AI Agent 的核心组件有哪些?感知、决策、执行、记忆各自的作用是什么? |
| 4 | MCP 协议的架构包含哪些核心组件?Server 和 Client 分别负责什么? |
| 5 | 什么是大模型的涌现能力(Emergent Abilities)?它对 AI 应用开发有什么启示? |
| 6 | 在生产环境中,如何保证 Agent 系统的安全性?需要防范哪些风险? |
| 7 | 什么是 Reflexion?它和 ReAct 有什么区别?如何提升 Agent 的自我纠错能力? |
| 8 | ReAct 推理范式是什么?它如何让 Agent 更可靠地完成任务? |
| 9 | A2A 协议中的 Agent Card 是什么?它在多 Agent 发现和协作中起什么作用? |
| 10 | 什么是 AI Agent?它和直接调用大模型 API 有什么区别? |
| 11 | 如何让 AI Agent 具备长期记忆能力?有哪些存储和检索方案? |
| 12 | 多 Agent 协作有哪些常见的编排模式?各自适合什么场景? |
| 13 | LangChain 中的 DocumentLoader 有哪些类型?如何选择? |
| 14 | LangChain 中的 Chain 是什么?有哪些常见类型? |
| 15 | LangChain 和 LlamaIndex 有什么区别?各自适合什么场景? |
| 16 | LangChain 中如何处理多模态数据? |
| 17 | LangChain 的 Memory 组件有什么作用?常见的 Memory 类型有哪些? |
| 18 | 如何在 LangChain 中自定义 Tool 工具? |
| 19 | 如何处理 LangChain 应用中的错误和异常? |
| 20 | 在生产环境中使用 LangChain 需要注意哪些问题? |
| 21 | LangChain 有哪些常见的性能瓶颈?如何优化? |
| 22 | LangChain 中如何实现条件分支和动态路由? |
| 23 | LangChain 中的 Prompt 模板有什么作用?如何使用? |
| 24 | LangChain 如何与其他 AI 框架或工具集成? |
| 25 | LangChain 中的 TextSplitter 文档切分策略有哪些? |
| 26 | LangChain 支持哪些向量数据库?如何选择? |
| 27 | 什么是 RAG?在 LangChain 中如何实现 RAG 应用? |
| 28 | 如何优化 LangChain 应用的性能和成本? |
| 29 | LangChain 的 Agent 执行流程是怎样的? |
| 30 | LangChain 是什么?它主要用来解决什么问题? |
| 31 | 什么是 AI 编程中的自动修复循环(Auto-fix Loop)?它的工作流程和退出策略怎么设计? |
| 32 | AI 应用中的内容审核应该怎么做?有哪些技术方案和最佳实践? |
| 33 | 什么是上下文压缩(Context Compaction)?有哪些常见的压缩策略? |
| 34 | 什么是 AI 幻觉(Hallucination)?大模型为什么会产生幻觉?有哪些缓解方法? |
| 35 | 什么是 A2A 协议?它和 MCP 协议有什么区别? |
| 36 | MCP 协议是什么?它在 AI Agent 系统中解决了什么问题? |
| 37 | 什么是模型蒸馏(Knowledge Distillation)?它和模型量化有什么区别? |
| 38 | 如何评估 AI Agent 的效果?有哪些评估维度和方法? |
| 39 | 如何设计一个生产级的 Agent 系统架构?需要考虑哪些关键模块? |
| 40 | Agent 系统中如何设计优雅的终止条件?避免死循环有哪些策略? |
| 41 | 什么是深度思考(Deep Thinking)和自适应思考(Adaptive Thinking)?它们在 AI 编程中有什么应用? |
| 42 | 什么是 Token 缓存机制?它如何帮助降低 AI 应用的成本? |
| 43 | 什么是 RAG 检索增强生成?它解决了大模型的哪些问题?? |
| 44 | RAG 系统如何标注信息来源和提供引用? |
| 45 | LangChain 中如何实现多轮对话的上下文管理? |
| 46 | 什么是 Prompt 注入攻击?有哪些常见的攻击方式和防范方法? |
| 47 | 开源大模型和闭源大模型各有什么优劣?2026 年主流的开源和闭源大模型有哪些? |
| 48 | 什么是上下文工程(Context Engineering)?为什么说它是 2026 年最重要的 AI 工程技能? |
| 49 | RAG 中如何设计 Prompt 来有效利用检索到的文档? |
| 50 | Transformer 中,如何处理大型数据集? |
| 51 | 如何减少 RAG 系统的幻觉问题?有哪些实用方法? |
| 52 | 什么是红队测试(Red Teaming)?如何对大模型应用进行安全测试? |
| 53 | 大模型的训练和推理分别是什么?它们在计算资源需求上有什么区别? |
| 54 | 什么是 Few-shot Learning?Zero-shot、One-shot、Few-shot 有什么区别? |
| 55 | 如何设计提示词来减少 AI 的幻觉问题? |
| 56 | OpenClaw 把 Context 管理抽象成了可插拔的 Context Engine,为什么要做这层抽象?这个设计能支持哪些不同的策略? |
| 57 | 如果一个 Agent 系统要同时接入 Telegram、飞书、钉钉等渠道,你会怎么设计抽象层?OpenClaw 的 Channel Plugin 接口是怎么设计的? |
| 58 | 同一个系统里可能有多个 Agent,不同渠道用户群组的消息需要路由到不同的 Agent。你会怎么设计这个路由?OpenClaw 的路由匹配优先级是怎样的? |
| 59 | 同一个用户在 Telegram 私聊和 Discord 群组里和 Agent 对话,应该共享会话还是隔离?OpenClaw 是怎么设计会话隔离粒度的? |
| 60 | 当对话历史实在太长、裁剪也不够用时,还有什么办法?什么是 Compaction?OpenClaw 的 Compaction 策略是怎样的? |
| 61 | 大模型的 Token 是什么?输入 Token 和输出 Token 在计费上有什么区别? |
| 62 | 如何处理提示词优化中的常见问题?比如输出不准确、不完整、格式错误 |
| 63 | 如何设计和管理 AI Agent 的 Skills 体系?在实际项目中有哪些挑战? |
| 64 | 同一个工具(比如「执行命令」)在不同场景下应该有不同的权限。你会怎么设计工具的权限控制?OpenClaw 的工具策略管道是怎么分层的? |
| 65 | 如何优化过长的提示词?提示词压缩有哪些技巧? |
| 66 | OpenClaw 的 Gateway 对 Agent 请求做了幂等性处理。为什么 Agent 系统特别需要幂等性?工具已经产生副作用时怎么办? |
| 67 | Agent 系统中 Hook/中间件模式有什么用?能举几个典型场景吗?OpenClaw 的 Hook 系统是怎么设计的? |
| 68 | 父 Agent spawn 子 Agent 时,有哪些边界问题需要考虑?OpenClaw 做了哪些限制和保护? |
| 69 | 什么场景下需要多 Agent 协作而不是单个 Agent 解决?OpenClaw 是怎么支持子 Agent(Subagent)的? |
| 70 | 如果让你基于 OpenClaw 的设计理念从零搭建一个 Agent 框架,你会先做哪三个模块?为什么? |
| 71 | System Prompt 在 Agent 系统中承载了哪些职责?如果 System Prompt 越来越长,你会怎么处理? |
| 72 | 多 Agent 之间如何通信和协调?OpenClaw 的 Gateway 在其中扮演什么角色? |
| 73 | 请解释 Tool Calling(工具调用)的完整链路:工具是怎么定义的、LLM 怎么调用它、结果怎么回传? |
| 74 | Agent 调用工具可能返回超大结果(比如代码搜索返回 50KB),这会带来什么问题?你会怎么处理?OpenClaw 是怎么做的? |
| 75 | 什么是 Agent 的 Context Window?为什么它是 Agent 工程中最核心的约束之一? |
| 76 | 解释「短期记忆」和「长期记忆」在 Agent 系统中的区别,分别适合怎么存储和检索? |
| 77 | MCP 和 Skills 有什么区别?分别适用于什么场景? |
| 78 | 什么是 AI Agent 中的 Skills?它有什么用? |
| 79 | 在 OpenClaw 中,一条用户消息从进入系统到收到回复,完整链路是怎样的? |
| 80 | 什么是 AI Agent?它和直接调用大模型 API 做一次问答有什么本质区别? |
| 81 | OpenClaw 的核心组件有哪些?请描述它们之间的关系 |
| 82 | 不同的 LLM Provider 对 Tool Schema 的支持不完全一致,你会怎么处理这种差异?OpenClaw 是怎么做 Schema 适配的? |
| 83 | 什么是 AI Agent 中的工具调用(Tool Calling)?它的基本流程是怎样的? |
| 84 | OpenClaw 采用插件架构,第三方可以注册新渠道、工具、Hook。设计一个插件系统需要考虑哪些关键问题?OpenClaw 的插件 API 长什么样? |
| 85 | 如果让你从零设计一个 Agent 框架,你会优先实现哪些核心模块?为什么? |
| 86 | OpenClaw的原理是什么?为什么这么火? |
| 87 | 什么是 Agent Loop(智能体循环)?一个典型的 Agent Loop 包含哪些步骤? |
| 88 | 讲一下你对 Transformer 的 Encoder 模块的理解 |
| 89 | K 和 Q 可以使用同一个值通过对自身进行点乘得到吗? |
| 90 | 在进行多头注意力的时候需要对每个 head 进行降维吗? |
| 91 | Transformer 中的“残差连接“可以缓解梯度消失问题吗? |




