AIAgent開發(fā)工程師崗位招聘考試試卷及答案AIAgent開發(fā)工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（共10題，每題1分）1.AIAgent的核心組件包括工具、記憶、規(guī)劃和______。答案：LLM（大語言模型）2.LangChain中連接不同組件的基礎結(jié)構(gòu)是______。答案：鏈（Chain）3.Agent調(diào)用工具的觸發(fā)條件通常由______判斷。答案：LLM4.多模態(tài)AIAgent可處理的輸入類型包括文本、圖像和______。答案：音頻（或視頻）5.ReAct屬于______型思考鏈。答案：推理+行動（或規(guī)劃+行動）6.向量數(shù)據(jù)庫在Agent中的核心作用是______。答案：語義檢索（或存儲/檢索向量）7.ReAct框架的步驟依次是思考、______、觀察。答案：行動8.FunctionCalling讓LLM輸出______的工具調(diào)用指令。答案：結(jié)構(gòu)化（或JSON格式）9.Agent部署的常見容器化工具是______。答案：Docker10.自主Agent的關(guān)鍵能力是自主目標設定和______。答案：自我改進二、單項選擇題（共10題，每題2分）1.不屬于AIAgent核心組件的是？A.LLMB.鏈C.工具D.記憶答案：B2.LangChain中實現(xiàn)工具調(diào)用的核心模塊是？A.ChainsB.AgentsC.PromptsD.VectorStores答案：B3.多模態(tài)Agent處理圖像時需先轉(zhuǎn)換為？A.文本嵌入B.音頻C.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.二進制答案：A4.屬于Agent長期記憶的是？A.對話歷史B.知識圖譜C.臨時變量D.當前參數(shù)答案：B5.ReAct步驟順序正確的是？A.思考→觀察→行動B.思考→行動→觀察C.行動→思考→觀察D.觀察→思考→行動答案：B6.不屬于向量數(shù)據(jù)庫的是？A.PineconeB.ChromaC.PostgreSQLD.Weaviate答案：C7.FunctionCalling返回的指令格式通常是？A.JSONB.純文本C.XMLD.CSV答案：A8.Agent與LLM的關(guān)系是？A.Agent是LLM的一部分B.LLM是Agent的核心推理組件C.無關(guān)聯(lián)D.Agent替代LLM答案：B9.部署Agent暴露API常用框架是？A.FastAPIB.TensorFlowC.PyTorchD.LangChain答案：A10.屬于自主Agent框架的是？A.LangChainB.AutoGPTC.HuggingFaceD.OpenAIAPI答案：B三、多項選擇題（共10題，每題2分，多選/少選不得分）1.AIAgent核心組件包括？A.LLMB.工具C.記憶D.規(guī)劃E.鏈答案：ABCD2.LangChain支持的工具包括？A.網(wǎng)絡搜索B.計算器C.API調(diào)用D.數(shù)據(jù)庫查詢E.圖像生成答案：ABCD3.多模態(tài)Agent輸入類型有？A.文本B.圖像C.音頻D.視頻E.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)答案：ABCD4.Agent記憶類型包括？A.短期記憶（對話歷史）B.長期記憶（知識圖譜）C.工作記憶（當前任務）D.外部記憶（向量庫）E.無記憶答案：ABCD5.ReAct組成部分是？A.思考B.行動C.觀察D.規(guī)劃E.輸出答案：ABC6.向量數(shù)據(jù)庫功能包括？A.向量存儲B.語義檢索C.結(jié)構(gòu)化查詢D.實時更新E.分布式部署答案：ABDE7.FunctionCalling優(yōu)勢是？A.精準調(diào)用工具B.結(jié)構(gòu)化輸出C.減少幻覺D.無需人工干預E.支持所有工具答案：ABCD8.Agent部署步驟包括？A.容器化（Docker）B.API暴露（FastAPI）C.監(jiān)控日志D.模型微調(diào)E.數(shù)據(jù)預處理答案：ABC9.自主Agent能力包括？A.自主目標設定B.任務分解C.自我改進D.工具自主調(diào)用E.依賴人工指令答案：ABCD10.常見Agent框架有？A.LangChainB.AutoGPTC.BabyAGID.HuggingFaceE.TensorFlowAgents答案：ABCE四、判斷題（共10題，每題2分，√/×）1.AIAgent必須依賴LLM才能推理。（×）2.LangChain僅支持文本模態(tài)開發(fā)。（×）3.ReAct是“推理+行動”模式。（√）4.向量數(shù)據(jù)庫存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（×）5.FunctionCalling是工具調(diào)用唯一方式。（×）6.多模態(tài)Agent可處理圖像+文本。（√）7.自主Agent能自主設定目標。（√）8.Agent記憶不影響工具調(diào)用準確性。（×）9.部署Agent只需模型文件和工具配置。（×）10.AutoGPT基于LangChain開發(fā)。（√）五、簡答題（共4題，每題5分）1.簡述AIAgent核心組件及作用。答案：核心組件含4部分：①LLM：核心推理，理解任務、生成指令；②工具：補充LLM知識不足（如搜索、API）；③記憶：存儲上下文（對話、知識），避免重復推理；④規(guī)劃：分解復雜任務為子任務，確定執(zhí)行順序。各組件協(xié)同實現(xiàn)“感知-思考-行動-學習”閉環(huán)。2.解釋ReAct框架工作流程。答案：ReAct是“推理+行動”模式，流程為：①思考：LLM分析當前任務，確定下一步行動（如“需搜索2023AIAgent論文數(shù)”）；②行動：調(diào)用工具執(zhí)行（如網(wǎng)絡搜索）；③觀察：獲取工具結(jié)果（如論文數(shù)）；重復上述步驟直到任務完成，輸出最終答案。3.LangChain中FunctionCalling實現(xiàn)步驟。答案：①定義工具函數(shù)（含描述、參數(shù)）；②轉(zhuǎn)換為LangChainTool對象；③LLM調(diào)用時傳入Tool，判斷是否調(diào)用；④LLM輸出結(jié)構(gòu)化指令（如JSON）；⑤解析指令調(diào)用工具，獲取結(jié)果；⑥將結(jié)果返回LLM生成答案。4.多模態(tài)與單模態(tài)Agent的區(qū)別。答案：①輸入輸出：單模態(tài)僅文本，多模態(tài)支持文本、圖像、音頻；②能力：單模態(tài)依賴文本知識，多模態(tài)可跨模態(tài)理解（如圖像+文本分析）；③復雜度：多模態(tài)需模態(tài)轉(zhuǎn)換（圖像轉(zhuǎn)嵌入），單模態(tài)無需；④場景：單模態(tài)適合文本任務，多模態(tài)適合復雜場景（如醫(yī)療影像+報告）。六、討論題（共2題，每題5分）1.如何設計處理科研文獻綜述的AIAgent？答案：設計思路：①組件：LLM（如GPT-4）+學術(shù)工具（PubMed、文獻解析）+向量庫（存儲摘要）+規(guī)劃（分解任務：定主題→搜文獻→篩選→總結(jié)→整合）；②流程：Agent先分解任務（如“近3年AIAgent醫(yī)療應用文獻綜述”），調(diào)用學術(shù)搜索獲取列表，解析文獻提取摘要存入向量庫，再LLM整合摘要生成綜述；③優(yōu)化：添加文獻質(zhì)量篩選（引用量）、多輪迭代（信息不足重復搜索）、人類反饋（可選）。2.自主Agent倫理風險及應對措施？答