《AI智能体搭建与应用》期末考试试卷（一、二）

《AI智能体搭建与应用》期末考试试卷（一）题号一二三四总分复核人得分注意事项：1．本试卷为闭卷考试。

2．应根据授课内容展开描述，有独到见解可加分。

3．请在两小时时间以内完成。得分阅卷人一、单选题（每小题1分，共10分）1.智能体的核心工作原理是（）A.输入→输出B.感知→决策→行动C.训练→推理→生成D.识别→分类→标注答案：B2.下列哪项不属于智能体的五大核心特点？（）A.自主性B.反应性C.通用性D.社会性答案：C3.大模型在智能体中主要扮演的角色是（）A.执行器B.存储器C.大脑D.传感器答案：C4.在扣子开发平台中，用于存储动态变化信息的记忆组件是（）A.知识库B.数据库C.变量D.插件答案：C5.下列哪种技能是智能体中用于执行复杂、多步骤任务的自动化流程？（）A.插件B.工作流C.知识库D.提示词答案：B6.在智能体的需求分析中，明确智能体“能做什么”属于（）A.输入需求B.功能需求C.交互需求D.输出需求答案：B7.扣子平台中，“系统提示词”和“用户提示词”的关系是（）A.系统提示词由用户输入，用户提示词由系统生成B.系统提示词定义身份与规则，用户提示词传递具体请求C.两者功能完全相同，只是叫法不同D.系统提示词仅用于调试，用户提示词用于正式运行答案：B8.图文生成工作流中，文案生成和图片生成通常采用的结构是（）A.串行执行B.并行分支C.条件分支D.循环执行答案：B9.在电商客服智能体中，知识库的六大核心内容模块不包括（）A.商品信息模块B.订单与支付模块C.物流模块D.产品研发模块答案：D10.多智能体模式中，用于智能识别用户意图并自动分发任务的节点是（）A.开始节点B.结束节点C.父级节点D.图像生成节点答案：C二、多选题（每小题1.5分，共15分）1.智能体的核心功能包括（）A.环境感知B.决策规划C.任务执行D.工具调用E.记忆学习答案：ABCDE2.大模型在智能体中扮演的角色包括（）A.理解与感知中心B.知识与记忆中枢C.规划与推理引擎D.决策与生成单元E.数据存储单元答案：ABCD3.结构化提示词的核心要素包括（）A.指令B.上下文C.输入数据D.输出指示E.情感标注答案：ABCD4.扣子开发平台的记忆功能中，支持跨会话记忆的组件包括（）A.变量B.数据库C.长期记忆D.插件E.工作流答案：BC5.内容生成智能体的类型包括（）A.文案生成B.图文生成C.短视频生成D.音频生成E.3D模型生成答案：ABC（注：教材项目四仅涉及ABC三类）6.电商客服知识库的类型包括（）A.文字类B.表格类C.图片类D.音频类E.视频类答案：ABC7.视频生成智能体的主要优势包括（）A.提高内容创作效率B.降低创作门槛C.实现批量生产D.完全替代人工拍摄E.生成质量远超专业人工答案：ABC8.扣子开发平台中，对话体验配置的模块包括（）A.开场白B.用户问题建议C.快捷指令D.背景图片E.音视频答案：ABCDE9.多智能体模式相较于单智能体模式的优势包括（）A.更灵活的提示词配置B.更丰富的工具与技能C.更复杂的功能实现D.更强大的上下文能力E.更低的开发成本答案：ABCD10扣子开发平台的多Agents模式中，特殊功能包括（）A.插入子AgentB.插入工作空间智能体C.插入全局跳转条件D.自动生成PPTE.图像生成答案：ABC三、名词解释（每题3分，共15分）1.智能体答：智能体是指能够自主感知环境、做出决策并执行行动的人工智能系统。其核心引擎通常是AI大模型，能够在复杂多变的环境中独立运作，通过“感知—决策—行动”的闭环机制，实现从被动输出到主动任务执行的转变。2.提示词工程答：提示词工程是一门设计、构建和优化输入提示词（Prompt）的学科，旨在引导大模型产生期望的高质量输出。它不仅是简单的文字输入，而是一门系统性的方法论，涉及如何构建有效的指令、提供必要的上下文信息、设计合适的输出格式等多个方面。3.知识库（在智能体场景中）答：在智能体场景中，知识库是用户为智能体提供的一组专属的、结构化或非结构化的文档集合。其背后的技术原理是检索增强生成（RAG），当用户提问时，智能体优先在知识库中检索相关信息，并结合检索结果生成回答，从而降低“幻觉”，提供精准可靠的答案。4.对话流答：对话流是扣子开发平台中专用于对话场景的工作流形式，支持读取对话历史，能够根据用户的回复动态调整执行路径。与普通工作流相比，对话流擅长处理需要多轮交互的复杂需求，特别适用于客服、咨询等强上下文管理场景。5.多智能体模式答：多智能体模式是指由两个及以上的子Agent组成的系统形态，各子Agent通过预设协议或动态协商实现信息共享、角色分工与行动协调，共同完成单一智能体难以胜任的复杂目标。每个子Agent都配置了相对应的提示词与工具，具备独立的感知、决策与执行能力。四、简答题（每题10分，共40分）1.简述智能体的“感知—决策—行动”工作原理，并说明它与传统AI大模型的本质区别。答：智能体的工作原理可概括为三个基本步骤：（1）感知：通过感知单元获取环境信息，包括文本、图像、音频、视频等多种形式的数据。（2）决策：通过决策单元分析信息并制定行动计划，运用逻辑推理、概率统计等方法选择最优解。（3）行动：通过执行单元实施具体操作，将决策转化为具体的行动，调用各种工具和服务来完成任务。与传统AI大模型的本质区别在于：传统大模型只能按照预设程序或指令进行“被动输出”，缺乏灵活性和适应性；而智能体能够根据环境变化自主调整策略，完成复杂的工作流程，实现“主动思考并行动”。简单来说，大模型是“被动输出”，智能体是“主动思考并行动”。2.简述扣子开发平台中智能体搭建的完整流程，并说明每个阶段的关键任务。答：扣子开发平台中智能体搭建的完整流程包括以下五个阶段：（1）确认搭建需求：明确输入需求（用户提供什么）、功能需求（智能体能做什么）、交互需求（用户如何互动）、输出需求（结果如何呈现）。（2）搭建智能体：在扣子平台中设计系统提示词（人设与回复逻辑）、配置能力（模型选择、插件、工作流、知识库、记忆等）、完成预览与调试。（3）搭建智能应用（可选）：创建业务逻辑（工作流）、搭建用户界面（UI组件）、绑定业务逻辑与用户界面、预览与测试、发布。（4）预览与调试：在预览面板中模拟真实对话，通过调试详情页的调用树和火焰图查看各节点运行状态，排查问题。（5）发布与使用：将智能体发布到扣子商店、豆包、飞书、微信、抖音小程序等渠道，复制链接分享给他人使用。3.什么是RAG（检索增强生成）技术？它在智能体中的作用是什么？请简要说明其工作原理。答：RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种将外部领域知识与大语言模型的生成能力深度融合的技术。在智能体中的作用：（1）降低“知识幻觉”：将智能体的回答“锚定”在知识库提供的真实语料上，而非依赖模型内部可能模糊或过时的记忆。（2）实现知识的实时更新：更新知识库文档即可让智能体掌握最新知识，无需重新训练大模型。（3）打造领域专家：让通用智能体转变为能够精准回答专业问题的特型智能体。工作原理：当用户向智能体提问时，系统首先将问题转化为向量表示，在知识库中检索与问题语义最相关的知识片段，然后将检索到的专业素材与用户问题一同输入大语言模型，生成兼具逻辑性与专业性的回答。这个过程可以概括为“检索→增强→生成”三步。4.简述多智能体模式相较于单智能体模式的四大优势，并分别说明其含义。答：多智能体模式相较于单智能体模式的四大优势如下：（1）更灵活的提示词配置：单智能体需将全流程逻辑整合为单一提示词，修改某一环节可能引发连锁问题；多智能体为每个子Agent匹配专属提示词，仅聚焦其核心职责，修改某一环节不影响其他环节，调试耦合度低。（2）更丰富的工具与技能：单智能体配置复杂工具逻辑容易出错；多智能体模式下每个节点可独立配置工具体系，通过“职责隔离”实现工具效能最大化，问题排查精准。（3）更复杂的功能实现：通过“任务拆解→专业分工→协同联动”的逻辑，多智能体可覆盖全流程，扩展单智能体的功能边界，解决“多环节专业性冲突”与“流程衔接复杂度”的问题。（4）更强大的上下文能力：一个智能体的输出结果可灵活地作为另一个智能体的输入内容，形成信息传递链条，确保整个系统的上下文一致性和连贯性。五、材料分析题（20分）阅读以下关于某教育科技公司利用AI智能体搭建智能辅导系统的案例材料：某教育科技公司计划推出一款面向大学生的“智能学习助手”产品。在产品设计阶段，团队首先分析了学生的核心需求：课程知识问答、学习计划制定、错题分析与讲解、学习进度跟踪。为了高效实现这些功能，团队决定采用扣子开发平台搭建一个多智能体系统。在系统架构中，团队设计了五个子Agent：知识问答Agent负责基于课程知识库回答学生问题；计划制定Agent负责根据学生的学习目标生成个性化学习计划；错题分析Agent负责分析学生上传的错题图片，生成解题思路和知识点讲解；进度跟踪Agent负责记录学生的学习数据并生成可视化报告；协调Agent负责识别学生的输入意图，将任务分发给最合适的子Agent。在知识库构建方面，团队上传了各学科的教材PDF、历年考试真题和常见问题解答，通过RAG技术让知识问答Agent能够基于这些专属资料生成精准回答。在交互体验方面，团队配置了开场白、快捷指令和语音输入功能，使学生可以通过多种方式与智能体互动。经过测试，该智能辅导系统能够覆盖学生80%以上的日常学习需求，显著提升了学习效率。请分析：（1）该智能辅导系统中，知识库的构建对知识问答Agent的性能起到了什么作用？（2）协调Agent在多智能体系统中扮演了什么角色？其配置的关键是什么？（3）如果你是该项目的产品经理，你还会为该智能辅导系统增加什么功能？请说明理由。答：（1）知识库对知识问答Agent的作用：知识库是知识问答Agent能够提供精准回答的基础。在本案例中，团队上传了各学科的教材PDF、历年考试真题和常见问题解答，通过RAG技术，使知识问答Agent能够基于这些专属资料而非大模型的通用知识生成回答。这样做的好处是：①降低“幻觉”风险——回答被“锚定”在真实的教材和真题资料上，避免模型编造错误信息；②实现知识的针对性——教材和真题都是学生实际学习中使用的内容，回答更贴合学生的真实需求；③知识可更新——当教材改版或新增内容时，只需更新知识库即可，无需重新训练模型。（2）协调Agent的角色与配置关键：协调Agent在多智能体系统中扮演“父级节点”或“调度员”的角色，负责识别学生的输入意图，判断用户的需求属于哪一类（知识问答、计划制定、错题分析还是进度跟踪），然后将任务分发给最合适的子Agent。其配置的关键是“适用场景”描述——必须为每个子Agent撰写清晰、具体、互斥的适用场景说明，让协调Agent能够准确判断用户意图并正确分发。同时，协调Agent本身应遵循“只判断，不执行”的原则，不配置具体的技能，只负责逻辑判断与任务分发。（3）建议增加的功能及理由：我会为该系统增加以下功能：①学习报告自动生成功能：基于进度跟踪Agent积累的数据，定期（每周/每月）自动生成学习报告，包含学习时长、知识点掌握情况、薄弱环节分析等，帮助学生了解自己的学习状态。理由：数据只有被呈现和分析才能产生价值，可视化报告能帮助学生及时调整学习策略。②智能提醒功能：根据学生的学习计划和进度，自动提醒学生完成每日学习任务、复习即将遗忘的知识点。理由：学习计划需要执行才有意义，智能提醒能帮助学生建立学习习惯，提升计划的执行率。③多模态交互优化：增加图片识别和语音交互的深度整合，学生可以通过拍照上传手写题目、通过语音提问，降低使用门槛。理由：大学生在宿舍、图书馆等场景中，打字可能不便，语音和拍照输入更符合移动端使用习惯。《AI智能体搭建与应用》期末考试试卷（二）题号一二三四五总分复核人得分注意事项：本试卷为闭卷考试。应根据授课内容展开描述，有独到见解可加分。请在两小时时间以内完成。得分阅卷人一、单选题（每小题1分，共10分）在扣子开发平台中，模型的“温度”参数调高时，输出内容的特点是（）A.更加确定和保守B.更加随机和多样C.响应速度更快D.生成内容更短答案：B下列哪种提示词技巧通过引导模型在给出最终答案前先输出中间推理步骤，从而提升复杂任务的准确性？（）A.角色扮演式提示词B.示例式提示词C.思维链D.要点式提示词答案：C图像生成节点中，用于控制生成图片数量的参数是（）A.比例B.种子值C.最多生成图片数量D.分辨率答案：C在文案生成工作流中，负责为用户提供素材支撑的节点是（）A.开始节点B.大模型节点C.素材搜集插件节点D.结束节点答案：C在视觉设计智能体中，画板功能的核心应用逻辑是（）A.直接生成完整的海报图像B.预设设计框架，运行时替换实际内容C.分析参考图风格并模仿生成D.自动识别图片中的文字答案：B在扣子平台的多Agents模式中，全局跳转条件的优先级（）A.低于节点适用场景B.高于节点适用场景C.与节点适用场景相同D.由用户手动设置优先级答案：B新媒体运营智能体中，竞品分析工作流需要使用以下哪种插件来采集竞品公开数据？（）A.图像生成插件B.链接读取插件C.语音识别插件D.音频提取插件答案：B在扣子开发平台中，工作流与对话流的核心区别是（）A.工作流运行速度更快B.对话流支持读取对话历史，工作流不支持C.工作流支持多模态输入，对话流不支持D.对话流只能用于客服场景答案：B拍照解题智能体中，人设逻辑强调“不直接提供最终答案”的原因是（）A.技术无法实现B.引导用户理解解题过程，而非单纯获取答案C.避免版权问题D.加快响应速度答案：B在扣子开发平台的发布渠道中，可将智能体配置到微信公众号并自动回复用户消息的渠道是（）A.豆包B.飞书C.微信订阅号D.抖音小程序答案：C二、多选题（每小题1.5分，共15分）智能体中大模型的关键参数包括（）A.TokenB.温度C.上下文长度D.流式输出E.深度思考答案：ABCDE扣子开发平台中，智能体发布支持的渠道包括（）A.扣子商店B.豆包C.飞书D.微信E.抖音小程序答案：ABCDE内容生成智能体的共同核心步骤包括（）A.创建智能体B.内容编排（人设+工作流）C.调试与发布D.物理部署硬件E.商业变现答案：ABC在扣子平台的调试功能中，调用树可以帮助开发者（）A.查看完整的请求处理路径B.获取各节点的运行状态C.查看性能指标和数据变换D.直接修改代码E.自动生成测试报告答案：ABC新媒体运营智能体的四大核心功能模块包括（）A.账号定位功能B.竞品分析功能C.账号人设与宣发素材生成功能D.账号运营内容生成功能E.电商客服功能答案：ABCD海报设计智能体的需求类型包括（）A.直接生成海报B.模仿生成海报C.语音控制生成D.批量导出打印E.自动印刷答案：AB账号人设与宣发素材生成功能中，宣发素材的类型包括（）A.头像B.封面C.海报D.视频E.音乐答案：ABC多Agents模式智能体的子Agent配置项包括（）A.模型选择B.适用场景描述C.Agent提示词D.技能配置E.用户问题建议答案：ABCDE智能会议记录与总结智能体工作流中的核心节点包括（）A.音频提取节点B.语音识别节点C.大模型节点D.图像生成节点E.视频生成节点答案：ABC自动生成PPT智能体配置中，对话体验设置应包括（）A.开场白B.预置问题C.背景图片D.快捷指令E.音视频答案：AB（注：自动生成PPT智能体核心配置为开场白和预置问题）三、名词解释（每题3分，共15分）结构化提示词答：结构化提示词是指将提示词按照一个预设的、清晰的模板或公式来组织，使得每一次与模型的交互都遵循统一的逻辑框架。一个非常实用且经典的结构化提示词公式是“角色+任务+要求”——为模型设定身份定位、描述具体工作、说明约束条件和输出规范。这种方法能显著降低模型输出结果的不确定性，使提示词的创建和维护更加系统化。上下文工程答：上下文工程是一门设计和构建动态系统的学问，目标是在正确的时间、以正确的格式，向大模型精准“投喂”完成任务所需的一切信息和工具。它是提示词工程的自然延伸和系统化升级，关注的不再是“怎么说”，而是模型“知道什么、何时知道、怎么知道”，将开发者的关注点从编写巧妙的提示转移到打造高质量的信息环境。检索增强生成（RAG）答：检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）是一种将外部知识库与大语言模型生成能力深度融合的技术。其工作原理为：先将用户提问在知识库中进行语义检索，找到最相关的信息片段；然后将检索到的信息片段作为上下文，与用户提问一起“喂”给大模型；最后大模型基于这些精准的上下文信息生成最终回答。RAG能有效降低模型的“知识幻觉”，使回答更加精准可靠。并行分支（在工作流中）答：并行分支是指在工作流中，让两个或多个节点同时运行的处理模式。在图文生成智能体中，文案生成和图片生成采用并行分支结构——大模型节点和图像生成节点同时执行，最后将两者的输出汇总到结束节点。并行分支能够显著提高任务处理效率，特别适用于相互独立、不需要依赖对方结果的子任务。全局跳转条件答：全局跳转条件是扣子多Agents模式中的一种特殊功能，用户可设置条件规则，只要用户输入的内容满足该条件，系统就会立即跳转到对应的子Agent，无需经过父级节点的判断分发。全局跳转条件的优先级高于节点适用场景，一个智能体中最多可以添加5个全局跳转条件。它实现了多智能体系统的“去中心化”协作，使智能体之间的协作更加灵活高效。四、简答题（每题10分，共40分）1.简述扣子开发平台中智能体编排页面三块面板的布局与功能，并说明它们之间的协作关系。答：扣子开发平台智能体编排页面分为三块面板：（1）左侧“人设与回复逻辑”面板：用于输入系统提示词，设定智能体的身份定位、交互风格及回复规则，为智能体搭建基础行为框架。此面板中的提示词实际上是“系统提示词”，定义了智能体的“剧本”。（2）中间“编排”面板：通过拖曳组件、配置流程等可视化操作，搭建智能体的功能模块与交互步骤。在此面板中可以配置模型、添加技能（插件、工作流、知识库）、设置记忆（变量、数据库、长期记忆）和对话体验。（3）右侧“预览与调试”面板：实时模拟用户使用场景，查看智能体输出效果，并通过调试详情页的调用树和火焰图排查问题。三者协作关系：左侧的提示词定义“智能体是谁、怎么说话”，中间的编排定义“智能体能做什么、怎么做”，右侧的预览验证“做得对不对”。三者环环相扣，左侧定义了基础行为框架，中间赋予了具体能力，右侧验证了运行效果。2.简述图文生成智能体工作流中“并行分支”的设计原理及其优势。答：图文生成智能体工作流的核心设计是“并行分支”——在文案关键词搜索插件节点之后，同时启动两个分支：大模型节点（生成文案）和图像生成节点（生成图片），两个分支并行执行，最后将各自的输出汇总到结束节点。设计原理：图文生成任务包含两个相对独立的子任务——文案创作和图片生成。这两个子任务之间没有严格的依赖关系，不需要等待对方的结果才能开始，因此可以同时进行。优势：（1）效率更高：并行执行比串行执行节省时间。文案和图片同时生成，总耗时取决于较慢的那个分支，而非两者之和。（2）风格协同：两个分支可以共享同一套“需求语言”——都引用开始节点的用户输入，确保文案和图片围绕同一主题生成，风格一致。（3）资源利用充分：并行模式充分利用了计算资源，避免了一个分支运行时另一个分支闲置的情况。3.简述在扣子开发平台中搭建知识库的完整流程，并说明分段策略对知识库检索效果的影响。答：扣子开发平台中搭建文字类知识库的完整流程：（1）准备资料：将知识内容整理成本地文档，使用“###”等符号进行知识分段。（2）进入平台：在扣子开发平台中找到“创建知识库”入口。（3）基础设置：填写知识库名称与描述，选择导入类型（本地文档）。（4）上传文档：将准备好的本地文档上传到平台。（5）配置解析与分段策略：选择文档解析策略（快速解析/高级解析），选择分段策略（自定义分段→分段标识符“###”）。（6）分段预览：确认分段效果是否符合预期。（7）等待数据处理：系统后台自动处理。（8）嵌入智能体：将知识库添加到智能体中，通过系统提示词或工作流调用。分段策略对知识库检索效果的影响：分段策略决定了知识文档如何被切分成独立的知识片段。分段太大会导致检索到的信息过于宽泛、不够精准；分段太小则可能丢失上下文信息，导致回答缺乏连贯性。“###”标识符可以帮助控制分段的粒度——每个“###”标记之间的内容作为一个独立的知识片段。合理分段能确保用户提问时，系统能检索到最相关、信息最完整的内容片段。4.简述新媒体运营智能体中“账号定位功能”和“账号人设与宣发素材生成功能”的关系，并说明两者在运营流程中的先后顺序。答：账号定位功能和账号人设与宣发素材生成功能是新媒体运营智能体中的两个核心模块，它们之间存在“输入→输出”的依赖关系。关系：（1）账号定位功能是基础：它通过账号定位诊断（梳理优势与短板）、目标受众画像（分析用户特征）、内容策略建议（确定主题与形式）、账号差异化竞争点（提炼核心价值），输出完整的定位方案。（2）账号人设功能是延伸：它基于账号定位的输出结果，从账号名称、简介文案、视觉规范三个维度定义人设，并生成包含核心标签、行为准则、多平台调整建议的人设说明书，再据此生成头像、封面、海报等宣发素材。先后顺序：必须先做账号定位，再做账号人设与素材生成。因为人设是定位的“人格化”表达——只有先明确“账号是谁、面向谁、做什么内容”，才能设计“账号的说话方式、穿衣风格、视觉形象”。没有定位支撑的人设会缺乏方向性，导致账号形象混乱。五、材料分析题（20分）阅读以下关于某初创品牌利用AI智能体进行新媒体全域运营的案例材料：某初创咖啡品牌“晨光咖啡”计划在2026年通过新媒体渠道打开市场。品牌团队决定采用扣子开发平台搭建一个新媒体运营智能体，实现账号从定位到内容分发的全流程自动化运营。在智能体搭建过程中，团队首先使用账号定位工作流，输入品牌信息、目标客群（25-35岁都市白领）和品牌特色（主打精品手冲咖啡），生成了完整的账号定位方案：账号定位为“都市白领的精品手冲咖啡指南”，目标受众画像为“追求生活品质、注重咖啡口感和冲泡体验的一二线城市白领”，内容策略建议为“每日分享手冲技巧、咖啡豆测评、咖啡文化故事”。接着，团队使用账号人设与宣发素材生成工作流，定义账号人设：昵称为“晨光咖啡师”，简介为“用一杯好咖啡，开启每一个清晨”，视觉规范采用暖色调、手绘风格。工作流同时生成了头像、封面和宣发海报。在内容生成方面，团队使用账号运营内容生成工作流，分别为小红书、抖音和公众号三个平台生成了适配内容。小红书平台生成了一篇“手冲咖啡入门指南”的种草笔记，包含分步讲解和提问结尾；抖音平台生成了一个30秒的“手冲咖啡三步法”短视频脚本，开头突出重点，语言口语化；公众号平台生成了一篇深度长文，分段设置小标题，结尾引导关注。最后，团队将智能体发布到了微信订阅号，实现了内容的自动分发。在双11期间，该账号通过智能体持续产出手冲咖啡相关内容，粉丝增长超过3万，品牌曝光量大幅提升。请分析：（1）该新媒体运营智能体中，四个核心功能模块是如何协同工作的？请描述完整的数据流转路径。（2）针对小红书、抖音、公众号三个平台，团队分别采用了什么样的内容适配策略？这些策略分别体现了三个平台的什么特点？（3）你认为晨光咖啡还可以为该智能体增加什么功能来进一步提升