AI Agent 面试必问：设计一个写周报的 Agent，你会怎么答？

2026 年的 AI 开发者面试，有一类题出现频率越来越高------Agent 设计题。

不是问你 Transformer 的 attention 公式（虽然这也会问），而是直接给你一个场景：

"设计一个能帮你写周报的 Agent，怎么做？"

这类题的难点不在于"知不知道"，而在于能不能把工程思路讲完整。

第一题：设计一个写周报的 Agent

这是一道典型的 Agent 系统设计题。面试官考的不是你能不能写代码，而是你的架构思维。

核心思路

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1. 需求分析
   - 输入：本周零散的工作内容
   - 输出：结构化周报（成果、问题、计划）

2. 工具设计
   - 日历 API：获取会议记录
   - Git API：获取代码提交
   - 文档模板：周报格式

3. Agent 执行流程
   Thought: 需要收集本周工作数据
   Action: get_calendar_events[2026-03-17, 2026-03-22]
   Action: get_git_commits[since=last_week]
   Observation: 获得 5 个会议、12 次提交
   
   Thought: 需要分类整理
   Action: categorize_work[events, commits]
   
   Thought: 生成周报
   Action: generate_report[categorized_work, template]

4. 记忆设计
   - 历史周报（保持风格一致）
   - 领导关注重点

5. 人工确认
   - 生成草稿 → 用户修改 → 最终版

加分回答

面试中如果能提到这几点，会明显加分：

数据来源的优先级：直接数据（Git 提交） > 间接数据（会议纪要） > 用户输入
格式的可配置性：不同领导喜欢不同风格，Agent 应该能学习
异常处理：如果获取不到日历数据怎么办？降级策略是什么？

第二题：Agent 工具调用失败怎么处理？

这道题考的是你对 Agent 鲁棒性 的理解。

错误分类

python 复制代码

class ToolError(Exception):
    NETWORK_ERROR      # 网络问题 → 重试
    API_ERROR          # API 返回错误 → 解析错误码
    TIMEOUT_ERROR      # 超时 → 重试或降级
    RATE_LIMIT_ERROR   # 限流 → 等待后重试
    INVALID_INPUT      # 输入无效 → 修正输入

处理策略

python 复制代码

def handle_tool_error(error, attempt):
    if error == NETWORK_ERROR and attempt < 3:
        return RETRY_WITH_BACKOFF    # 指数退避重试
    elif error == RATE_LIMIT_ERROR:
        return WAIT_AND_RETRY        # 等待限流窗口
    elif error == INVALID_INPUT:
        return ASK_USER_FOR_CORRECTION  # 请求用户修正
    else:
        return FALLBACK_TO_ALTERNATIVE  # 降级到备选方案

降级方案（关键加分项）

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降级路径：
主 API → 备用 API → 缓存数据 → 请求人工介入

面试中能讲出"降级链"这个概念，说明你有生产环境经验。

第三题：设计一个多 Agent 代码审查系统

这道题难度更高，考的是多 Agent 协作架构。

角色设计

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1. StyleReviewer    → 代码规范检查（pylint、black）
2. SecurityReviewer → 安全漏洞检测（bandit、semgrep）
3. PerformanceReviewer → 性能瓶颈识别
4. LeadReviewer     → 汇总意见、生成最终报告

协作流程

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PR 提交 → LeadReviewer 接收
        → 并行分发给 3 个专项审查员
        → 各自审查后返回意见
        → LeadReviewer 汇总 → 生成报告 → 通知开发者

代码框架

python 复制代码

from autogen import AssistantAgent, GroupChat

style_agent = AssistantAgent(
    "StyleReviewer", 
    system_message="检查代码规范：命名、格式、注释..."
)
security_agent = AssistantAgent(
    "SecurityReviewer", 
    system_message="检查安全漏洞：注入、硬编码密码..."
)
lead_agent = AssistantAgent(
    "LeadReviewer", 
    system_message="汇总各审查员意见，生成最终报告"
)

# 并行审查 → 汇总
group_chat = GroupChat(
    agents=[lead_agent, style_agent, security_agent],
    messages=[], max_round=5
)

面试时的关键讨论点

为什么要拆成多个 Agent？ 单一 Agent 的 prompt 太长，专注度下降
如何处理意见冲突？ LeadReviewer 做最终裁决，按严重程度排序
如何控制成本？ 简单 PR 只触发 StyleReviewer，复杂 PR 全量审查

面试准备建议

Agent 面试题的核心考察点其实就三个：

你能不能把一个模糊需求拆成清晰的系统设计？
你有没有考虑异常情况和降级方案？
你对多 Agent 协作的理解是否超过"概念层面"？

准备方法：

先过一遍常见 Agent 框架（LangChain、AutoGen、CrewAI）
自己动手做一个简单 Agent（比如写周报的）
把"为什么这样设计"的理由想清楚，面试官问的往往是 why 而不是 what

📂 本文整理自开源项目 AgentInterview，一份面向 AI 开发者的面试准备资源库，持续更新中，欢迎 Star ⭐

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