AI Agent 开发工程师岗位招聘考试试卷及答案

AIAgent开发工程师岗位招聘考试试卷及答案AIAgent开发工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.AIAgent的核心组件包括工具、记忆、规划和______。答案：LLM（大语言模型）2.LangChain中连接不同组件的基础结构是______。答案：链（Chain）3.Agent调用工具的触发条件通常由______判断。答案：LLM4.多模态AIAgent可处理的输入类型包括文本、图像和______。答案：音频（或视频）5.ReAct属于______型思考链。答案：推理+行动（或规划+行动）6.向量数据库在Agent中的核心作用是______。答案：语义检索（或存储/检索向量）7.ReAct框架的步骤依次是思考、______、观察。答案：行动8.FunctionCalling让LLM输出______的工具调用指令。答案：结构化（或JSON格式）9.Agent部署的常见容器化工具是______。答案：Docker10.自主Agent的关键能力是自主目标设定和______。答案：自我改进二、单项选择题（共10题，每题2分）1.不属于AIAgent核心组件的是？A.LLMB.链C.工具D.记忆答案：B2.LangChain中实现工具调用的核心模块是？A.ChainsB.AgentsC.PromptsD.VectorStores答案：B3.多模态Agent处理图像时需先转换为？A.文本嵌入B.音频C.结构化数据D.二进制答案：A4.属于Agent长期记忆的是？A.对话历史B.知识图谱C.临时变量D.当前参数答案：B5.ReAct步骤顺序正确的是？A.思考→观察→行动B.思考→行动→观察C.行动→思考→观察D.观察→思考→行动答案：B6.不属于向量数据库的是？A.PineconeB.ChromaC.PostgreSQLD.Weaviate答案：C7.FunctionCalling返回的指令格式通常是？A.JSONB.纯文本C.XMLD.CSV答案：A8.Agent与LLM的关系是？A.Agent是LLM的一部分B.LLM是Agent的核心推理组件C.无关联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.属于自主Agent框架的是？A.LangChainB.AutoGPTC.HuggingFaceD.OpenAIAPI答案：B三、多项选择题（共10题，每题2分，多选/少选不得分）1.AIAgent核心组件包括？A.LLMB.工具C.记忆D.规划E.链答案：ABCD2.LangChain支持的工具包括？A.网络搜索B.计算器C.API调用D.数据库查询E.图像生成答案：ABCD3.多模态Agent输入类型有？A.文本B.图像C.音频D.视频E.结构化数据答案：ABCD4.Agent记忆类型包括？A.短期记忆（对话历史）B.长期记忆（知识图谱）C.工作记忆（当前任务）D.外部记忆（向量库）E.无记忆答案：ABCD5.ReAct组成部分是？A.思考B.行动C.观察D.规划E.输出答案：ABC6.向量数据库功能包括？A.向量存储B.语义检索C.结构化查询D.实时更新E.分布式部署答案：ABDE7.FunctionCalling优势是？A.精准调用工具B.结构化输出C.减少幻觉D.无需人工干预E.支持所有工具答案：ABCD8.Agent部署步骤包括？A.容器化（Docker）B.API暴露（FastAPI）C.监控日志D.模型微调E.数据预处理答案：ABC9.自主Agent能力包括？A.自主目标设定B.任务分解C.自我改进D.工具自主调用E.依赖人工指令答案：ABCD10.常见Agent框架有？A.LangChainB.AutoGPTC.BabyAGID.HuggingFaceE.TensorFlowAgents答案：ABCE四、判断题（共10题，每题2分，√/×）1.AIAgent必须依赖LLM才能推理。（×）2.LangChain仅支持文本模态开发。（×）3.ReAct是“推理+行动”模式。（√）4.向量数据库存储结构化数据。（×）5.FunctionCalling是工具调用唯一方式。（×）6.多模态Agent可处理图像+文本。（√）7.自主Agent能自主设定目标。（√）8.Agent记忆不影响工具调用准确性。（×）9.部署Agent只需模型文件和工具配置。（×）10.AutoGPT基于LangChain开发。（√）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述AIAgent核心组件及作用。答案：核心组件含4部分：①LLM：核心推理，理解任务、生成指令；②工具：补充LLM知识不足（如搜索、API）；③记忆：存储上下文（对话、知识），避免重复推理；④规划：分解复杂任务为子任务，确定执行顺序。各组件协同实现“感知-思考-行动-学习”闭环。2.解释ReAct框架工作流程。答案：ReAct是“推理+行动”模式，流程为：①思考：LLM分析当前任务，确定下一步行动（如“需搜索2023AIAgent论文数”）；②行动：调用工具执行（如网络搜索）；③观察：获取工具结果（如论文数）；重复上述步骤直到任务完成，输出最终答案。3.LangChain中FunctionCalling实现步骤。答案：①定义工具函数（含描述、参数）；②转换为LangChainTool对象；③LLM调用时传入Tool，判断是否调用；④LLM输出结构化指令（如JSON）；⑤解析指令调用工具，获取结果；⑥将结果返回LLM生成答案。4.多模态与单模态Agent的区别。答案：①输入输出：单模态仅文本，多模态支持文本、图像、音频；②能力：单模态依赖文本知识，多模态可跨模态理解（如图像+文本分析）；③复杂度：多模态需模态转换（图像转嵌入），单模态无需；④场景：单模态适合文本任务，多模态适合复杂场景（如医疗影像+报告）。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何设计处理科研文献综述的AIAgent？答案：设计思路：①组件：LLM（如GPT-4）+学术工具（PubMed、文献解析）+向量库（存储摘要）+规划（分解任务：定主题→搜文献→筛选→总结→整合）；②流程：Agent先分解任务（如“近3年AIAgent医疗应用文献综述”），调用学术搜索获取列表，解析文献提取摘要存入向量库，再LLM整合摘要生成综述；③优化：添加文献质量筛选（引用量）、多轮迭代（信息不足重复搜索）、人类反馈（可选）。2.自主Agent伦理风险及应对措施？答