AI产品面试真题：你如何设计一个AI Agent？

四段式核心答题思路：

1. ✨判断 AI 值得不值得做✨
面试官问你做不做，不是马上就开始要设计，而是要考你能不能判断这个场景是不是适合做 Agent 的。

然后说明会从三个维度来判断这个产品是不是 Agent 的场景：
任务是否流程化、重复度高；
是否存在信息的不对称；
是不是有稳定的数据流，能不能建立反馈的闭环。

比如做一个投顾 Agent 听起来很合理，但你得问准曲率够？数据的实时性够吗？用户信任怎么建立？有没有兜底机制？

2. ✨构建 Agent 能力链✨
这个环节不是讲功能，而是讲能力组合。你得说一个 Agent 的背后可能其实是多个能力节点组合起来的。

比如：
意图识别 —— 用户到底在问什么？
任务规划 —— 是要查信息、完成操作，还是要做对话决策？
能力调用 —— 是要 RAG 的检索、GPT 的生成、调用接口，还是要把这些都混合起来？
反馈闭环 —— 结果如何评估，这个反馈能不能打标等等。

如果要做一个客服 Agent，那你可能就得讲：“我会构建意图识别、RAG 召回、应答生成、回答确认，再到反馈优化的整体闭环链路。”
这里的精髓是，不是让智能客服答完就结束，而是能让这个 Agent 不断学习、调优。

3. ✨关键约束与兜底机制✨
Agent 的设计不能只讲通畅的流程，更要讲出错的时候该怎么办。

你可以说会重点思考三个约束点：
能力的边界 —— 哪些任务坚决不接；
输出的可信度 —— 生成的内容要不要标记来源，是否具备可信度；
用户的容忍度 —— 出错几次用户会流失；要不要加上人工兜底？

你要表现出不仅懂 AI 在做什么，还能判断它不该做什么。

4. ✨上线验证与调优的路径✨
你得说明 Agent 不是设计完就结束，而是先灰度测试，加上选定用户群组的试验，通过持续打磨建立整体的反馈与调优链路机制。

比如 Prompt 迭代、数据怎么回流、错误怎么标注、模型怎么迭代等等。面试官最想听的不是你要怎么构造，而是你要怎么跑通这个闭环、控制风险，以及其中的细节。

跟着这个逻辑答，既能把 Agent 设计的底层思路说清楚，也能让面试官看到你考虑问题的落地性和周全性，学会了吗～