面试题库

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先说判断标准：上下文体量、任务独立性、工具差异。再说结论：单 Agent 适合强依赖链路，多 Agent 适合并行与隔离。最后补上安全边界：max_depth、timeout、审批节点。

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一句话定义：Harness 是模型之外的一切。接着分 4 点：上下文、工具、编排、约束。最后给出你的工程实践：先查 Harness 再盲目换模型。

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MCP 旨在标准化 AI Host 与工具、数据源之间的连接。2026-07-28 正式版的关键变化是：1. 移除 initialize/session，把协议版本和客户端能力放到每个请求，并用 server/discover 做能力发现；2. Tasks 与 MCP Apps 独立为官方扩展；3. 增加标准路由头、缓存提示和 W3C Trace Context；4. Roots、Sampling、Logging、HTTP+SSE 进入弃用生命周期；5. 授权侧强化 issuer 校验，并优先 Client ID Metadata Documents。

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先盘点硬编码模型名、能力依赖与下线日期，再建立固定回归集，覆盖工具选择、参数 schema、结构化输出、RAG 引用、中文质量、延迟和成本。通过模型抽象层做小流量灰度，保留旧版本快速回切并比较 trace。当前例子是 gpt-5.2/5.3 chat snapshots 在 2026-08-10 下线，官方推荐 gpt-5.6-sol；迁移不能只改字符串。

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分层评测：检索命中、重排效果、生成忠实度、端到端成功率。再讲方法：离线黄金集 + 线上日志。最后给指标：P95、cost、faithfulness。

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先讲痛点：纯向量对专有名词不稳定。再讲方案：向量召回拓宽，关键词补精确匹配，Rerank 做精排。最后讲代价：延迟上升，需要预算控制。

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先给实现：`StreamingResponse`/SSE。再说配套：超时、取消、网关缓冲配置。最后补排障：为什么前端会卡住或断流。

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幂等键（user_id + request_hash）+ Redis 窗口去重 + DB 唯一索引兜底。任务状态表包含 task_id、status、progress、error_code、trace_id。

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按场景回答：会话态、锁、限流、幂等、热点配置、任务状态。再讲边界：Redis 不是真相层，MySQL 才是。

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不丢：生产确认+持久化+消费 ACK。不重：业务幂等+唯一键。不乱：按 key 分区。最后加补偿：失败重试与死信队列。

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先给模块：API 网关、编排层、工具层、检索层、评测观测层。再讲非功能：可用性、成本、权限、审计。最后讲迭代顺序。

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按链路排查：request_id -> trace -> 工具调用 -> 检索结果 -> 输出。再看变更：最近发布、配置变更、依赖告警。最后给回滚/降级策略。

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按动机-行动-结果答：业务驱动转型、持续学习 Agent 与 RAG、产出可上线项目与团队协作成果。避免负面表述上一段经历。

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优势用证据：项目落地、指标、带队协作。短板要可改进：给具体改进动作和周期。最后回到岗位匹配度。

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Reasoning Effort 是由调用方选择推理投入档位，不等同于模型自动替你完成路由。可以先按低风险分类、常规执行、复杂规划设计候选档位，再用固定回归集比较任务成功率、TTFB、总延迟和 Token 成本。只有数据证明收益后，才把输入意图与 effort 的动态映射固化进生产路由。

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先按任务风险、复杂度和延迟预算建立候选路由：Luna 处理低风险分类与摘要，Terra 承接常规步骤，Sol 处理高难规划或失败升级；最复杂任务再评估 max / multi-agent。路由规则必须配套误路由率、成功率、P95 延迟、单任务成本和状态打包策略。不要承诺固定节省比例，先用真实回归集与生产采样证明收益。

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分四层回答：1. 身份：Agent 使用独立 principal，默认只读且操作可归属；2. 授权：高风险动作先给计划，再由用户批准计划范围内、短时有效的 capability；3. 执行：生成代码或不可信操作先进入隔离沙箱，敏感工具做参数校验、幂等和二次确认；4. 治理：记录 trace、审批人、输入输出摘要、回滚点，并用失败场景与越权场景持续回归。