面试题库

30 天从前端工程师到 Agent 工程师

D1 LLM API 基础：messages/roles、token、流式、temperature；Agent 到底是什么

• 聊天机器人和 Agent 的本质区别是什么？What fundamentally separates a chatbot from an agent?

  国内高频海外高频基础#agent-basics

  分析过程 · 先想清楚再作答

  1. 这题最容易答成营销话术。判断标准很简单：你的回答里有没有出现「工程代价」，没有就是背概念。
  2. 先给结构：聊天是一问一答的单次调用；Agent 是在循环里反复「思考 → 调工具 → 观察」直到目标达成。
  3. 点出三个新增件——循环、工具、记忆——并强调关键差异是「工具能对外部世界产生副作用」，这是可逆与不可逆的分界线。
  4. 紧接着说代价：有副作用就要管权限与沙箱，有循环就要管步数与成本预算，有多步就要可观测性和失败重试。这一段才是面试官想听的。
  5. 用一个具体例子收尾（能查库、发消息、定时提醒的助手），并点出它背后需要队列、状态机、成本计量。

  How to reason about it · think before answering

  1. This one invites marketing language; the test is whether your answer names engineering costs.
  2. Give the structure first: a chatbot is one call, an agent loops think → act → observe until the goal is met.
  3. Name the three additions — loop, tools, memory — and stress that tools cause side effects on the world.
  4. Immediately pair each with its cost: permissions and sandboxing, step and budget caps, observability and retries.
  5. Close with a concrete example and the infrastructure it implies: queues, state machines, cost metering.

  答题要点

  • 聊天机器人是一问一答；Agent 是模型在一个循环里反复思考、调用工具、观察结果直到完成目标
  • 三个新增件：循环（多步）、工具（能对外界产生副作用）、记忆（跨轮次/跨会话）
  • 随之而来的工程问题：工具权限与沙箱、失败重试、成本与步数预算、可观测性
  • 举例：一个能查库、发消息、定时提醒的助手，背后要有消息队列、状态机和成本计量

  Key points

  • A chatbot answers once; an agent loops think → act (tool call) → observe until the goal is met
  • Three additions: a loop (multi-step), tools (side effects on the world), memory (across turns/sessions)
  • They bring engineering concerns: tool permissions and sandboxing, retries, step/cost budgets, observability
  • Example: an assistant that queries a DB, sends messages and schedules reminders needs queues, state machines and cost tracking