必看！AI 大模型面试精选之 Agent 应用场景（七） - 文章 - 开发者社区

AI大模型Agent面试精选（七）

本文是Agent面试题的第七辑，精选15道关于Agent应用场景的高频面试题，涵盖代码生成Agent、数据分析Agent、客服Agent、教育Agent、医疗Agent、金融Agent、法律Agent、电商Agent、内容创作Agent、游戏Agent、物联网Agent、自动驾驶Agent等核心应用场景，以及Agent应用选型、评估和案例，适合准备大模型应用岗位面试的同学。

字数约 8000，预计阅读 16 分钟

一、代码与数据分析Agent篇（3题）

01｜如何设计一个代码生成 Agent？需要考虑哪些关键要素？

参考答案：

核心要素：

代码理解能力

• 理解用户需求（自然语言 → 代码意图）
• 分析代码上下文
• 识别编程语言和框架
• 理解代码依赖关系

代码生成能力

• 生成符合规范的代码
• 支持多种编程语言
• 生成测试代码
• 代码注释和文档

代码执行与验证

• 安全执行代码（沙箱环境）
• 语法检查
• 单元测试
• 错误修复

工具集成

• 代码编辑器集成
• 版本控制（Git）
• 代码审查
• 依赖管理

架构设计：

代码生成Agent的核心组件包括LLM、代码执行器（沙箱环境）和代码分析器。Agent提供多种工具，如读取文件、写入文件、执行代码、运行测试、Git提交等。

代码生成流程包括以下步骤：

理解需求 ：将自然语言需求转换为代码意图

分析上下文 ：如果有现有代码上下文，分析代码结构和依赖关系

生成代码 ：基于意图和上下文生成代码

验证代码 ：进行语法检查和执行测试，确保代码正确性

修复错误 ：如果验证失败，根据错误信息修复代码

生成测试 ：为生成的代码创建测试用例

生成文档 ：生成代码注释和文档

代码验证包括语法检查和执行测试。如果验证失败，Agent会根据错误信息生成修复提示，调用LLM修复代码，然后重新验证，直到代码通过验证。

关键考虑：

安全性

• 沙箱执行环境
• 禁止危险操作（文件删除、网络访问等）
• 资源限制（CPU、内存、时间）
• 代码审查机制

准确性

• 需求理解准确
• 代码逻辑正确
• 符合最佳实践
• 错误处理完善

效率

• 快速生成代码
• 增量生成（基于现有代码）
• 代码复用
• 缓存机制

最佳实践：

• 使用专门的代码生成模型（如Codex、StarCoder）
• 实现代码审查和测试流程
• 支持多轮对话优化代码
• 集成IDE和开发工具
• 建立代码模板库

02｜数据分析 Agent 如何设计？有哪些核心功能？

参考答案：

核心功能：

数据理解

• 自动识别数据类型和结构
• 数据质量评估
• 缺失值检测
• 异常值识别

数据探索

• 自动生成统计摘要
• 数据可视化
• 相关性分析
• 特征工程

数据分析

• 描述性分析
• 预测性分析
• 假设检验
• 机器学习建模

报告生成

• 自动生成分析报告
• 可视化图表
• 洞察和建议
• 可交互式报告

架构设计：

数据分析Agent的核心组件包括LLM、数据处理器和可视化器。Agent提供多种工具，如加载数据、清洗数据、分析数据、可视化数据、生成报告等。

数据分析流程包括以下步骤：

加载数据 ：从数据源（CSV、数据库、API等）加载数据

理解查询 ：分析用户查询，理解分析需求，生成分析计划

数据预处理 ：清洗数据，处理缺失值、异常值，进行特征工程

执行分析 ：根据分析计划执行不同类型的分析，如描述性统计、相关性分析、回归分析、聚类分析等

生成可视化 ：创建图表和可视化，帮助理解数据

生成报告 ：生成分析报告，包含结果、可视化和洞察

提取洞察 ：从分析结果中提取关键发现，使用LLM生成业务洞察

理解查询时，Agent会分析数据的基本信息（列名、数据类型、数据形状、样本数据），结合用户查询生成分析计划。执行分析时，根据分析计划的步骤类型调用相应的分析方法。提取洞察时，从结果中识别关键模式（如强相关性），并使用LLM生成可执行的业务建议。

关键特性：

自动化

• 自动数据清洗
• 自动特征选择
• 自动模型选择
• 自动报告生成

交互式

• 支持自然语言查询
• 多轮对话深入分析
• 实时可视化
• 可调整参数

智能性

• 理解业务场景
• 推荐分析方法
• 发现隐藏模式
• 生成可执行建议

最佳实践：

• 支持多种数据源（CSV、数据库、API等）
• 实现数据安全访问控制
• 提供可复现的分析流程
• 支持协作和分享
• 集成常用分析库（pandas、numpy、scikit-learn等）

03｜代码生成 Agent 和数据分析 Agent 有什么区别？如何选择？

参考答案：

核心区别：

| 特性 | 代码生成Agent | 数据分析Agent | | --- | --- | --- | | 主要目标 | 生成可执行代码 | 分析数据并生成洞察 | | 输出类型 | 代码文件、测试、文档 | 分析报告、可视化、洞察 | | 执行环境 | 代码执行器（沙箱） | 数据分析引擎 | | 工具集 | 代码编辑器、Git、测试框架 | 数据处理库、可视化工具、ML框架 | | 验证方式 | 语法检查、单元测试、执行验证 | 统计验证、模型评估、业务验证 | | 应用场景 | 软件开发、自动化脚本 | 商业分析、科研分析、数据挖掘 |

选择建议：

任务类型

• 需要生成代码 → 代码生成Agent
• 需要分析数据 → 数据分析Agent
• 两者都需要 → 多Agent系统

用户角色

• 开发者 → 代码生成Agent
• 数据分析师 → 数据分析Agent
• 业务人员 → 数据分析Agent（更友好）

复杂度

• 简单代码生成 → 代码生成Agent
• 复杂数据分析 → 数据分析Agent
• 需要代码+分析 → 组合使用

组合使用示例：

  
classHybridAgent:  
"""结合代码生成和数据分析的Agent"""  
def\_\_init\_\_(self):  
self.code\_agent = CodeGenerationAgent(...)  
self.data\_agent = DataAnalysisAgent(...)  
  
asyncdefanalyze\_with\_custom\_code(self, query, data):  
"""使用自定义代码进行数据分析"""  
# 1. 生成分析代码  
        analysis\_code = awaitself.code\_agent.generate\_code(  
            requirement=f"分析数据：{query}",  
            context={"data\_structure": data.info()}  
        )  
  
# 2. 执行代码  
        results = awaitself.code\_agent.execute\_code(analysis\_code)  
  
# 3. 使用数据分析Agent生成报告  
        report = awaitself.data\_agent.generate\_report(  
            query=query,  
            results=results  
        )  
  
return report

最佳实践：

• 根据具体需求选择
• 可以组合使用增强能力
• 考虑用户技术背景
• 评估成本和复杂度

二、客服与教育Agent篇（3题）

04｜如何设计一个智能客服 Agent？有哪些关键组件？

参考答案：

关键组件：

意图理解模块

• 用户意图识别
• 情感分析
• 问题分类
• 实体提取

知识库管理

• FAQ知识库
• 产品知识库
• 历史对话库
• 知识图谱

对话管理

• 多轮对话管理
• 上下文理解
• 对话状态跟踪
• 话题切换

任务执行

• 订单查询
• 退款处理
• 信息修改
• 工单创建

人工转接

• 转接判断
• 转接时机
• 上下文传递
• 无缝衔接

架构设计：

  
classCustomerServiceAgent:  
def\_\_init\_\_(self, llm, knowledge\_base, task\_executor):  
self.llm = llm  
self.knowledge\_base = knowledge\_base  
self.task\_executor = task\_executor  
self.conversation\_history = []  
self.tools = [  
self.search\_faq,  
self.query\_order,  
self.process\_refund,  
self.create\_ticket,  
self.transfer\_to\_human  
        ]  
  
客服Agent处理用户消息的流程包括：  
1. **理解用户意图**：分析消息，识别意图类型（咨询、投诉、下单、退款等）、情感倾向（正面、中性、负面）、关键实体（订单号、产品名等），判断是否需要执行操作或转人工  
2. **检索相关知识**：从FAQ、产品知识库、历史对话中检索相关信息，为生成回复提供支持  
3. **生成回复**：基于用户消息、意图、知识和对话历史生成回复  
4. **执行任务**：如果意图需要执行操作（如查询订单、处理退款），调用相应的工具执行任务  
5. **转人工判断**：根据意图的情感倾向、问题复杂度、权限需求、回复置信度等因素判断是否需要转人工客服  
6. **更新对话历史**：记录用户消息、回复和意图，维护对话上下文  
  
知识检索包括从FAQ检索常见问题答案、从产品知识库检索产品信息、从历史对话检索相似案例。转人工的条件包括非常负面的情感、复杂问题、需要权限的操作、低置信度回复、用户明确要求等。

关键特性：

多模态支持

• 文本对话
• 语音识别
• 图片识别
• 视频理解

个性化服务

• 用户画像
• 历史偏好
• 个性化推荐
• 定制化回复

多渠道支持

• 网页聊天
• 微信/QQ
• 电话语音
• 邮件处理

最佳实践：

• 建立完善的知识库
• 实现平滑的人工转接
• 持续学习和优化
• 监控服务质量
• 保护用户隐私

05｜教育 Agent 如何设计？有哪些应用场景？

参考答案：

应用场景：

个性化辅导

• 根据学生水平定制内容
• 自适应学习路径
• 实时答疑
• 学习进度跟踪

作业批改

• 自动批改作业
• 错误分析
• 改进建议
• 学习报告

课程生成

• 根据大纲生成课程
• 生成练习题
• 生成考试题
• 生成学习材料

学习评估

• 知识掌握评估
• 学习效果分析
• 薄弱环节识别
• 学习建议

架构设计：

  
classEducationAgent:  
def\_\_init\_\_(self, llm, knowledge\_base, assessment\_engine):  
self.llm = llm  
self.knowledge\_base = knowledge\_base  
self.assessment\_engine = assessment\_engine  
self.student\_profiles = {}  
self.tools = [  
self.generate\_content,  
self.answer\_question,  
self.grade\_homework,  
self.assess\_learning,  
self.generate\_exercises  
        ]  
  
asyncdeftutor(self, student\_id, question, subject):  
"""个性化辅导"""  
# 1. 获取学生画像  
        profile = self.get\_student\_profile(student\_id)  
  
# 2. 理解问题  
        question\_analysis = awaitself.analyze\_question(question, subject)  
  
# 3. 检索相关知识  
        knowledge = awaitself.knowledge\_base.retrieve(  
            topic=question\_analysis["topic"],  
            level=profile["level"]  
        )  
  
# 4. 生成个性化解答  
        explanation = awaitself.generate\_explanation(  
            question=question,  
            knowledge=knowledge,  
            level=profile["level"],  
            learning\_style=profile["learning\_style"]  
        )  
  
# 5. 生成练习题  
        exercises = awaitself.generate\_exercises(  
            topic=question\_analysis["topic"],  
            difficulty=profile["level"],  
            count=3  
        )  
  
return {  
"explanation": explanation,  
"exercises": exercises,  
"related\_topics": knowledge["related"]  
        }  
  
asyncdefgrade\_homework(self, student\_id, homework):  
"""批改作业"""  
# 1. 获取标准答案  
        standard\_answer = awaitself.knowledge\_base.get\_answer(  
            question\_id=homework["question\_id"]  
        )  
  
# 2. 评估答案  
        evaluation = awaitself.assess\_answer(  
            student\_answer=homework["answer"],  
            standard\_answer=standard\_answer  
        )  
  
# 3. 生成反馈  
        feedback = awaitself.generate\_feedback(  
            evaluation=evaluation,  
            student\_level=self.student\_profiles[student\_id]["level"]  
        )  
  
# 4. 更新学生画像  
self.update\_student\_profile(student\_id, evaluation)  
  
return {  
"score": evaluation["score"],  
"feedback": feedback,  
"improvements": evaluation["suggestions"]  
        }  
  
asyncdefgenerate\_course(self, subject, level, duration):  
"""生成课程"""  
# 1. 获取课程大纲  
        syllabus = awaitself.knowledge\_base.get\_syllabus(subject, level)  
  
# 2. 生成课程内容  
        course\_content = []  
for topic in syllabus["topics"]:  
            content = awaitself.generate\_topic\_content(  
                topic=topic,  
                level=level,  
                duration=duration / len(syllabus["topics"])  
            )  
            course\_content.append(content)  
  
# 3. 生成练习题和测试  
        exercises = awaitself.generate\_course\_exercises(course\_content)  
        tests = awaitself.generate\_course\_tests(course\_content)  
  
return {  
"content": course\_content,  
"exercises": exercises,  
"tests": tests,  
"schedule": self.create\_schedule(course\_content, duration)  
        }  
  
asyncdefassess\_learning(self, student\_id, subject):  
"""评估学习效果"""  
# 1. 获取学习历史  
        history = self.get\_learning\_history(student\_id, subject)  
  
# 2. 分析学习数据  
        analysis = awaitself.analyze\_learning\_data(history)  
  
# 3. 生成评估报告  
        report = awaitself.generate\_assessment\_report(  
            student\_id=student\_id,  
            analysis=analysis,  
            subject=subject  
        )  
  
# 4. 生成学习建议  
        recommendations = awaitself.generate\_recommendations(  
            analysis=analysis,  
            profile=self.student\_profiles[student\_id]  
        )  
  
return {  
"report": report,  
"recommendations": recommendations,  
"next\_steps": self.suggest\_next\_steps(analysis)  
        }

关键特性：

个性化

• 适应不同学习风格
• 根据水平调整难度
• 个性化学习路径
• 定制化内容

互动性

• 多轮对话
• 实时反馈
• 互动练习
• 游戏化学习

评估性

• 持续评估
• 多维度分析
• 学习报告
• 进步跟踪

最佳实践：

• 建立完善的知识体系
• 实现个性化推荐
• 保护学生隐私
• 与教师协作
• 持续优化教学效果

06｜客服 Agent 和教育 Agent 在设计上有哪些异同？

参考答案：

相同点：

都需要多轮对话管理

• 维护对话上下文
• 理解用户意图
• 状态跟踪

都需要知识库支持

• FAQ/知识检索
• 历史记录
• 个性化信息

都需要任务执行能力

• 查询信息
• 执行操作
• 生成内容

都需要评估和优化

• 效果评估
• 持续学习
• 用户反馈

不同点：

| 特性 | 客服Agent | 教育Agent | | --- | --- | --- | | 主要目标 | 解决问题、提供服务 | 教学、辅导、评估 | | 交互模式 | 问题-解答-解决 | 教学-练习-评估-反馈 | | 知识类型 | 产品知识、流程知识 | 学科知识、教学知识 | | 个性化重点 | 服务偏好、历史问题 | 学习水平、学习风格 | | 评估指标 | 解决率、满意度、效率 | 学习效果、掌握程度、进步 | | 输出类型 | 答案、操作结果 | 解释、练习、评估报告 | | 长期性 | 单次服务为主 | 长期跟踪学习 |

设计建议：

客服Agent

• 注重快速响应
• 强调问题解决
• 支持多渠道
• 平滑转人工

教育Agent

• 注重教学效果
• 强调循序渐进
• 支持长期跟踪
• 与教师协作

最佳实践：

• 根据应用场景调整设计重点
• 可以借鉴对方的设计思路
• 考虑组合使用
• 持续优化用户体验

三、医疗与金融Agent篇（3题）

07｜医疗 Agent 如何设计？有哪些特殊要求？

参考答案：

特殊要求：

准确性要求极高

• 医疗信息必须准确
• 不能误导患者
• 需要专业验证
• 错误后果严重

合规性要求

• 符合医疗法规
• 保护患者隐私（HIPAA等）
• 医疗资质要求
• 责任界定

安全性要求

• 数据加密传输
• 访问权限控制
• 审计日志
• 数据备份

专业性要求

• 使用医学术语
• 引用权威来源
• 区分诊断和建议
• 明确免责声明

架构设计：

  
classMedicalAgent:  
def\_\_init\_\_(self, llm, medical\_kb, compliance\_checker):  
self.llm = llm  
self.medical\_kb = medical\_kb  # 医学知识库  
self.compliance\_checker = compliance\_checker  
self.tools = [  
self.search\_medical\_info,  
self.analyze\_symptoms,  
self.suggest\_actions,  
self.refer\_to\_doctor,  
self.record\_interaction  
        ]  
  
asyncdefconsult(self, patient\_id, symptoms, medical\_history=None):  
"""医疗咨询（非诊断）"""  
# 1. 合规性检查  
ifnotself.compliance\_checker.check\_access(patient\_id):  
return {"error": "未授权访问"}  
  
# 2. 理解症状  
        symptom\_analysis = awaitself.analyze\_symptoms(symptoms)  
  
# 3. 检索医学知识  
        medical\_info = awaitself.medical\_kb.retrieve(  
            symptoms=symptom\_analysis,  
            history=medical\_history  
        )  
  
# 4. 生成建议（非诊断）  
        suggestions = awaitself.generate\_suggestions(  
            symptoms=symptom\_analysis,  
            medical\_info=medical\_info,  
            history=medical\_history  
        )  
  
# 5. 判断是否需要就医  
ifself.should\_refer\_to\_doctor(symptom\_analysis, medical\_info):  
            suggestions["urgent"] = True  
            suggestions["recommendation"] = "建议立即就医"  
  
# 6. 记录交互（符合HIPAA）  
awaitself.record\_interaction(  
            patient\_id=patient\_id,  
            symptoms=symptoms,  
            suggestions=suggestions,  
            encrypted=True  
        )  
  
return {  
"suggestions": suggestions,  
"disclaimer": "本建议仅供参考，不能替代专业医疗诊断",  
"sources": medical\_info["sources"]  
        }  
  
asyncdefanalyze\_symptoms(self, symptoms):  
"""分析症状"""  
        prompt = f"""  
        分析以下症状（仅分析，不诊断）：  
  
        症状：{symptoms}  
  
        请识别：  
        1. 症状类型  
        2. 可能的相关疾病（仅参考）  
        3. 严重程度评估  
        4. 是否需要紧急就医  
        """  
        analysis = awaitself.llm.analyze(prompt)  
returnself.validate\_medical\_analysis(analysis)  
  
defshould\_refer\_to\_doctor(self, symptom\_analysis, medical\_info):  
"""判断是否需要就医"""  
        urgent\_indicators = [  
            symptom\_analysis["severity"] == "high",  
"emergency"in medical\_info["keywords"],  
            symptom\_analysis["duration"] == "acute"  
        ]  
returnany(urgent\_indicators)  
  
asyncdefrecord\_interaction(self, patient\_id, symptoms, suggestions, encrypted=True):  
"""记录交互（符合HIPAA）"""  
        record = {  
"patient\_id": self.encrypt(patient\_id) if encrypted else patient\_id,  
"timestamp": datetime.now(),  
"symptoms": self.encrypt(symptoms) if encrypted else symptoms,  
"suggestions": suggestions,  
"access\_log": self.get\_access\_log()  
        }  
  
# 存储到符合HIPAA的数据库  
awaitself.secure\_storage.save(record)

应用场景：

健康咨询（非诊断）

• 症状查询
• 健康建议
• 用药提醒
• 健康知识

医疗辅助

• 辅助医生诊断
• 病历整理
• 药物相互作用检查
• 治疗方案建议

健康管理

• 慢病管理
• 健康监测
• 生活方式建议
• 预防保健

关键注意事项：

明确边界

• 不进行医疗诊断
• 不替代医生
• 仅提供信息和建议
• 明确免责声明

数据安全

• 端到端加密
• 访问控制
• 审计追踪
• 数据最小化

专业验证

• 信息来源权威
• 定期更新知识库
• 专业医生审核
• 版本控制

最佳实践：

• 严格遵守医疗法规
• 实现多层安全保护
• 建立专业审核机制
• 明确责任边界
• 持续更新知识库

08｜金融 Agent 如何设计？有哪些风险控制措施？

参考答案：

核心功能：

金融咨询

• 投资建议
• 理财规划
• 风险评估
• 市场分析

交易执行

• 订单处理
• 风险检查
• 合规验证
• 交易确认

账户管理

• 余额查询
• 交易记录
• 账单分析
• 异常检测

客户服务

• 业务咨询
• 问题解答
• 投诉处理
• 产品推荐

风险控制措施：

身份验证

• 多因素认证
• 生物识别
• 行为分析
• 异常检测

交易风控

• 限额控制
• 实时监控
• 异常拦截
• 人工审核

合规检查

• 反洗钱检查
• KYC验证
• 监管合规
• 审计追踪

数据安全

• 加密传输
• 访问控制
• 数据脱敏
• 备份恢复

架构设计：

  
classFinancialAgent:  
def\_\_init\_\_(self, llm, risk\_controller, compliance\_checker):  
self.llm = llm  
self.risk\_controller = risk\_controller  
self.compliance\_checker = compliance\_checker  
self.tools = [  
self.query\_account,  
self.execute\_trade,  
self.analyze\_market,  
self.generate\_report,  
self.detect\_fraud  
        ]  
  
asyncdefhandle\_request(self, user\_id, request, request\_type):  
"""处理金融请求"""  
# 1. 身份验证  
ifnotawaitself.authenticate(user\_id):  
return {"error": "身份验证失败"}  
  
# 2. 合规性检查  
        compliance\_result = awaitself.compliance\_checker.check(  
            user\_id=user\_id,  
            request=request,  
            request\_type=request\_type  
        )  
ifnot compliance\_result["allowed"]:  
return {"error": compliance\_result["reason"]}  
  
# 3. 风险检查  
        risk\_result = awaitself.risk\_controller.assess(  
            user\_id=user\_id,  
            request=request,  
            request\_type=request\_type  
        )  
if risk\_result["risk\_level"] == "high":  
return {  
"error": "风险过高",  
"requires\_manual\_review": True  
            }  
  
# 4. 执行请求  
if request\_type == "trade":  
            result = awaitself.execute\_trade\_safely(user\_id, request, risk\_result)  
elif request\_type == "query":  
            result = awaitself.query\_account(user\_id, request)  
elif request\_type == "advice":  
            result = awaitself.provide\_advice(user\_id, request)  
else:  
            result = {"error": "不支持的操作"}  
  
# 5. 记录和审计  
awaitself.audit\_log(user\_id, request, result)  
  
return result  
  
asyncdefexecute\_trade\_safely(self, user\_id, trade\_request, risk\_result):  
"""安全执行交易"""  
# 1. 再次验证  
ifnotawaitself.verify\_trade\_request(user\_id, trade\_request):  
return {"error": "交易验证失败"}  
  
# 2. 检查限额  
ifnotawaitself.check\_limits(user\_id, trade\_request):  
return {"error": "超出交易限额"}  
  
# 3. 实时风控  
        realtime\_risk = awaitself.risk\_controller.realtime\_check(  
            user\_id=user\_id,  
            trade=trade\_request  
        )  
if realtime\_risk["block"]:  
return {"error": "实时风控拦截"}  
  
# 4. 执行交易  
        trade\_result = awaitself.execute\_trade(user\_id, trade\_request)  
  
# 5. 确认和通知  
awaitself.confirm\_trade(user\_id, trade\_result)  
  
return trade\_result  
  
asyncdefprovide\_advice(self, user\_id, question):  
"""提供金融建议"""  
# 1. 获取用户画像  
        profile = awaitself.get\_user\_profile(user\_id)  
  
# 2. 检索金融知识  
        knowledge = awaitself.retrieve\_financial\_knowledge(question)  
  
# 3. 生成建议  
        advice = awaitself.llm.generate\_advice(  
            question=question,  
            profile=profile,  
            knowledge=knowledge  
        )  
  
# 4. 添加风险提示  
        advice["risk\_warning"] = "投资有风险，建议仅供参考"  
        advice["disclaimer"] = "本建议不构成投资建议，请谨慎决策"  
  
return advice  
  
asyncdefdetect\_fraud(self, user\_id, transaction):  
"""欺诈检测"""  
# 1. 行为分析  
        behavior\_analysis = awaitself.analyze\_behavior(user\_id, transaction)  
  
# 2. 异常检测  
        anomalies = awaitself.detect\_anomalies(behavior\_analysis)  
  
# 3. 风险评估  
        risk\_score = self.calculate\_risk\_score(anomalies)  
  
# 4. 决策  
if risk\_score > 0.8:  
return {  
"fraud\_detected": True,  
"action": "block",  
"reason": anomalies  
            }  
elif risk\_score > 0.5:  
return {  
"fraud\_detected": False,  
"action": "manual\_review",  
"risk\_score": risk\_score  
            }  
else:  
return {  
"fraud\_detected": False,  
"action": "allow"  
            }

关键风险控制：

多层验证

• 身份验证
• 交易验证
• 二次确认
• 人工审核

实时监控

• 异常交易检测
• 行为分析
• 风险评分
• 自动拦截

限额管理

• 单笔限额
• 日累计限额
• 月累计限额
• 动态调整

合规保障

• 反洗钱
• KYC/AML
• 监管报告
• 审计追踪

最佳实践：

• 实现多层安全防护
• 建立完善的风控体系
• 实时监控和预警
• 合规性优先
• 保护用户隐私和数据安全

09｜医疗 Agent 和金融 Agent 在安全性和合规性上有哪些共同要求？

参考答案：

共同要求：

数据安全

• 端到端加密
• 传输加密（TLS/SSL）
• 存储加密
• 密钥管理

访问控制

• 身份认证
• 权限管理
• 最小权限原则
• 多因素认证

合规性

• 遵守相关法规（HIPAA、GDPR、PCI-DSS等）
• 数据保护
• 隐私保护
• 审计要求

审计追踪

• 操作日志
• 访问日志
• 变更记录
• 不可篡改

数据治理

• 数据分类
• 数据脱敏
• 数据保留策略
• 数据销毁

实现示例：

  
classSecureAgentBase:  
"""安全和合规的基础Agent类"""  
def\_\_init\_\_(self):  
self.encryption = EncryptionService()  
self.access\_control = AccessControlService()  
self.audit\_logger = AuditLogger()  
self.compliance\_checker = ComplianceChecker()  
  
asyncdefsecure\_process(self, user\_id, request):  
"""安全处理请求"""  
# 1. 身份验证  
ifnotawaitself.authenticate(user\_id):  
awaitself.audit\_logger.log(  
                event="authentication\_failed",  
                user\_id=user\_id,  
                request=request  
            )  
raise SecurityException("身份验证失败")  
  
# 2. 权限检查  
ifnotawaitself.access\_control.check\_permission(user\_id, request):  
awaitself.audit\_logger.log(  
                event="permission\_denied",  
                user\_id=user\_id,  
                request=request  
            )  
raise SecurityException("权限不足")  
  
# 3. 数据加密  
        encrypted\_request = awaitself.encryption.encrypt(request)  
  
# 4. 合规性检查  
        compliance\_result = awaitself.compliance\_checker.check(  
            user\_id=user\_id,  
            request=encrypted\_request  
        )  
ifnot compliance\_result["compliant"]:  
awaitself.audit\_logger.log(  
                event="compliance\_violation",  
                user\_id=user\_id,  
                reason=compliance\_result["reason"]  
            )  
raise ComplianceException(compliance\_result["reason"])  
  
# 5. 处理请求  
try:  
            result = awaitself.process\_request(user\_id, encrypted\_request)  
  
# 6. 记录成功操作  
awaitself.audit\_logger.log(  
                event="operation\_success",  
                user\_id=user\_id,  
                request\_hash=self.hash\_request(encrypted\_request),  
                result\_hash=self.hash\_result(result)  
            )  
  
# 7. 返回加密结果  
returnawaitself.encryption.encrypt(result)  
  
except Exception as e:  
# 记录错误  
awaitself.audit\_logger.log(  
                event="operation\_error",  
                user\_id=user\_id,  
                error=str(e)  
            )  
raise

具体法规要求：

医疗（HIPAA）

• 保护患者健康信息（PHI）
• 访问控制和审计
• 数据加密
• 业务伙伴协议（BAA）

金融（PCI-DSS、SOX等）

• 保护支付卡数据
• 财务报告准确性
• 内部控制
• 审计要求

通用（GDPR）

• 数据主体权利
• 数据最小化
• 同意管理
• 数据泄露通知

最佳实践：

• 采用行业标准的安全框架
• 定期安全审计和评估
• 员工安全培训
• 建立应急响应机制
• 持续监控和优化

四、电商与内容创作Agent篇（3题）

10｜电商 Agent 如何设计？有哪些核心功能？

参考答案：

核心功能：

商品推荐

• 个性化推荐
• 相似商品推荐
• 搭配推荐
• 促销推荐

购物助手

• 商品搜索
• 比价服务
• 优惠券查找
• 购物车管理

订单管理

• 订单查询
• 订单跟踪
• 退换货处理
• 评价管理

客户服务

• 售前咨询
• 售后服务
• 投诉处理
• 问题解答

架构设计：

  
classECommerceAgent:  
def\_\_init\_\_(self, llm, product\_db, order\_system, recommendation\_engine):  
self.llm = llm  
self.product\_db = product\_db  
self.order\_system = order\_system  
self.recommendation\_engine = recommendation\_engine  
self.tools = [  
self.search\_products,  
self.get\_product\_details,  
self.add\_to\_cart,  
self.checkout,  
self.track\_order,  
self.process\_return  
        ]  
  
asyncdefassist\_shopping(self, user\_id, query):  
"""购物助手"""  
# 1. 理解用户意图  
        intent = awaitself.understand\_intent(query)  
  
# 2. 搜索商品  
if intent["type"] == "search":  
            products = awaitself.search\_products(  
                query=intent["keywords"],  
                filters=intent.get("filters", {})  
            )  
  
# 3. 个性化推荐  
            recommendations = awaitself.recommendation\_engine.recommend(  
                user\_id=user\_id,  
                context=products,  
type="similar"  
            )  
  
return {  
"products": products,  
"recommendations": recommendations,  
"filters": self.suggest\_filters(products)  
            }  
  
# 4. 处理其他意图  
elif intent["type"] == "compare":  
returnawaitself.compare\_products(intent["product\_ids"])  
elif intent["type"] == "recommend":  
returnawaitself.get\_recommendations(user\_id, intent)  
else:  
returnawaitself.handle\_general\_query(query)  
  
asyncdefsearch\_products(self, query, filters=None):  
"""搜索商品"""  
# 1. 语义搜索  
        semantic\_results = awaitself.product\_db.semantic\_search(  
            query=query,  
            top\_k=50  
        )  
  
# 2. 应用筛选  
if filters:  
            filtered\_results = self.apply\_filters(semantic\_results, filters)  
else:  
            filtered\_results = semantic\_results  
  
# 3. 排序  
        sorted\_results = awaitself.rank\_products(  
            products=filtered\_results,  
            query=query  
        )  
  
return sorted\_results[:20]  # 返回前20个  
  
asyncdefrecommend\_products(self, user\_id, context=None):  
"""推荐商品"""  
# 1. 获取用户画像  
        profile = awaitself.get\_user\_profile(user\_id)  
  
# 2. 获取历史行为  
        history = awaitself.get\_user\_history(user\_id)  
  
# 3. 生成推荐  
        recommendations = awaitself.recommendation\_engine.generate(  
            user\_profile=profile,  
            history=history,  
            context=context,  
            strategies=["collaborative", "content-based", "hybrid"]  
        )  
  
# 4. 解释推荐理由  
        explanations = awaitself.explain\_recommendations(  
            recommendations=recommendations,  
            profile=profile  
        )  
  
return {  
"recommendations": recommendations,  
"explanations": explanations  
        }  
  
asyncdefhandle\_order(self, user\_id, action, order\_id=None):  
"""处理订单"""  
if action == "query":  
returnawaitself.query\_order(user\_id, order\_id)  
elif action == "track":  
returnawaitself.track\_order(user\_id, order\_id)  
elif action == "return":  
returnawaitself.process\_return(user\_id, order\_id)  
elif action == "cancel":  
returnawaitself.cancel\_order(user\_id, order\_id)  
else:  
return {"error": "不支持的操作"}  
  
asyncdefprocess\_return(self, user\_id, order\_id):  
"""处理退换货"""  
# 1. 验证订单  
        order = awaitself.order\_system.get\_order(user\_id, order\_id)  
ifnot order:  
return {"error": "订单不存在"}  
  
# 2. 检查退换货政策  
        policy = awaitself.check\_return\_policy(order)  
ifnot policy["allowed"]:  
return {"error": policy["reason"]}  
  
# 3. 生成退换货申请  
        return\_request = awaitself.create\_return\_request(  
            user\_id=user\_id,  
            order=order,  
            policy=policy  
        )  
  
# 4. 处理退款  
if return\_request["type"] == "refund":  
            refund\_result = awaitself.process\_refund(return\_request)  
            return\_request["refund"] = refund\_result  
  
return return\_request

关键特性：

个性化

• 用户画像
• 行为分析
• 个性化推荐
• 定制化服务

实时性

• 实时库存
• 实时价格
• 实时推荐
• 实时通知

智能化

• 语义搜索
• 智能推荐
• 智能客服
• 智能定价

最佳实践：

• 建立完善的商品知识库
• 实现精准的推荐算法
• 优化搜索体验
• 提供流畅的购物流程
• 保护用户隐私和数据安全

11｜内容创作 Agent 如何设计？支持哪些创作类型？

参考答案：

支持的创作类型：

文本创作

• 文章写作
• 博客文章
• 社交媒体内容
• 营销文案
• 技术文档

多媒体创作

• 图片生成
• 视频脚本
• 音频内容
• 交互式内容

创意内容

• 故事创作
• 诗歌创作
• 剧本创作
• 广告创意

架构设计：

  
classContentCreationAgent:  
def\_\_init\_\_(self, llm, image\_generator, style\_manager):  
self.llm = llm  
self.image\_generator = image\_generator  
self.style\_manager = style\_manager  
self.tools = [  
self.write\_article,  
self.generate\_image,  
self.create\_video\_script,  
self.write\_copy,  
self.edit\_content  
        ]  
  
asyncdefcreate\_content(self, request):  
"""创建内容"""  
# 1. 理解创作需求  
        requirements = awaitself.analyze\_requirements(request)  
  
# 2. 选择创作类型  
        content\_type = requirements["type"]  
  
# 3. 生成内容  
if content\_type == "article":  
            content = awaitself.write\_article(requirements)  
elif content\_type == "image":  
            content = awaitself.generate\_image(requirements)  
elif content\_type == "video\_script":  
            content = awaitself.create\_video\_script(requirements)  
elif content\_type == "copy":  
            content = awaitself.write\_copy(requirements)  
else:  
            content = awaitself.create\_generic\_content(requirements)  
  
# 4. 优化和编辑  
        optimized\_content = awaitself.optimize\_content(content, requirements)  
  
# 5. 质量检查  
        quality\_check = awaitself.quality\_check(optimized\_content, requirements)  
  
return {  
"content": optimized\_content,  
"quality\_score": quality\_check["score"],  
"suggestions": quality\_check["suggestions"]  
        }  
  
asyncdefwrite\_article(self, requirements):  
"""写文章"""  
# 1. 生成大纲  
        outline = awaitself.generate\_outline(  
            topic=requirements["topic"],  
            length=requirements.get("length", "medium"),  
            style=requirements.get("style", "professional")  
        )  
  
# 2. 生成内容  
        sections = []  
for section in outline["sections"]:  
            section\_content = awaitself.llm.generate(  
                prompt=f"""  
                写一段关于"{section["title"]}"的内容：  
                - 风格：{requirements.get("style")}  
                - 长度：{section["length"]}  
                - 要点：{section["points"]}  
                """  
            )  
            sections.append({  
"title": section["title"],  
"content": section\_content  
            })  
  
# 3. 生成标题和摘要  
        title = awaitself.generate\_title(requirements["topic"], sections)  
        summary = awaitself.generate\_summary(sections)  
  
return {  
"title": title,  
"summary": summary,  
"sections": sections,  
"outline": outline  
        }  
  
asyncdefgenerate\_image(self, requirements):  
"""生成图片"""  
# 1. 生成提示词  
        prompt = awaitself.create\_image\_prompt(  
            description=requirements["description"],  
            style=requirements.get("style", "realistic"),  
            quality=requirements.get("quality", "high")  
        )  
  
# 2. 生成图片  
        image = awaitself.image\_generator.generate(  
            prompt=prompt,  
            size=requirements.get("size", "1024x1024"),  
            model=requirements.get("model", "dall-e-3")  
        )  
  
# 3. 优化图片  
if requirements.get("optimize", False):  
            image = awaitself.optimize\_image(image, requirements)  
  
return {  
"image": image,  
"prompt": prompt,  
"metadata": {  
"size": requirements.get("size"),  
"style": requirements.get("style")  
            }  
        }  
  
asyncdefcreate\_video\_script(self, requirements):  
"""创建视频脚本"""  
# 1. 生成故事板  
        storyboard = awaitself.generate\_storyboard(  
            topic=requirements["topic"],  
            duration=requirements.get("duration", 60),  
            style=requirements.get("style", "educational")  
        )  
  
# 2. 生成脚本  
        script = []  
for scene in storyboard["scenes"]:  
            scene\_script = awaitself.generate\_scene\_script(  
                scene=scene,  
                style=requirements.get("style")  
            )  
            script.append(scene\_script)  
  
# 3. 生成旁白  
        narration = awaitself.generate\_narration(script, requirements)  
  
return {  
"storyboard": storyboard,  
"script": script,  
"narration": narration,  
"duration": requirements.get("duration")  
        }  
  
asyncdefoptimize\_content(self, content, requirements):  
"""优化内容"""  
# 1. SEO优化  
if requirements.get("seo", False):  
            content = awaitself.seo\_optimize(content, requirements["keywords"])  
  
# 2. 风格调整  
if requirements.get("style\_tuning", False):  
            content = awaitself.style\_manager.adjust(  
                content=content,  
                target\_style=requirements["style"]  
            )  
  
# 3. 可读性优化  
        content = awaitself.improve\_readability(content)  
  
return content  
  
asyncdefquality\_check(self, content, requirements):  
"""质量检查"""  
        checks = {  
"grammar": awaitself.check\_grammar(content),  
"readability": awaitself.check\_readability(content),  
"originality": awaitself.check\_originality(content),  
"relevance": awaitself.check\_relevance(content, requirements),  
"style": awaitself.check\_style(content, requirements)  
        }  
  
        score = sum(checks.values()) / len(checks)  
        suggestions = awaitself.generate\_suggestions(checks)  
  
return {  
"score": score,  
"checks": checks,  
"suggestions": suggestions  
        }

关键特性：

多模态支持

• 文本生成
• 图片生成
• 视频脚本
• 音频内容

风格控制

• 多种写作风格
• 品牌一致性
• 个性化定制
• 风格迁移

质量保证

• 语法检查
• 原创性检测
• 可读性优化
• 质量评分

最佳实践：

• 支持多种创作类型
• 实现风格一致性
• 提供质量检查
• 支持迭代优化
• 保护知识产权

12｜电商 Agent 和内容创作 Agent 如何结合使用？

参考答案：

结合场景：

商品描述生成

• 自动生成商品详情
• 优化商品标题
• 生成营销文案
• 创建商品图片

营销内容创作

• 促销活动文案
• 社交媒体内容
• 邮件营销内容
• 广告创意

用户生成内容

• 帮助用户写评价
• 生成购物分享
• 创建使用指南
• 制作开箱视频脚本

架构设计：

  
classECommerceContentAgent:  
"""结合电商和内容创作的Agent"""  
def\_\_init\_\_(self):  
self.ecommerce\_agent = ECommerceAgent(...)  
self.content\_agent = ContentCreationAgent(...)  
  
asyncdefgenerate\_product\_content(self, product\_id):  
"""生成商品内容"""  
# 1. 获取商品信息  
        product = awaitself.ecommerce\_agent.get\_product(product\_id)  
  
# 2. 生成商品描述  
        description = awaitself.content\_agent.write\_article({  
"topic": product["name"],  
"type": "product\_description",  
"style": "marketing",  
"keywords": product["keywords"],  
"features": product["features"]  
        })  
  
# 3. 生成商品图片  
        images = awaitself.content\_agent.generate\_image({  
"description": product["description"],  
"style": "product\_photography",  
"count": 5  
        })  
  
# 4. 生成营销文案  
        marketing\_copy = awaitself.content\_agent.write\_copy({  
"product": product,  
"type": "social\_media",  
"platforms": ["weibo", "wechat", "douyin"]  
        })  
  
return {  
"description": description,  
"images": images,  
"marketing\_copy": marketing\_copy  
        }  
  
asyncdefcreate\_promotion\_content(self, promotion):  
"""创建促销内容"""  
# 1. 分析促销活动  
        promotion\_analysis = awaitself.analyze\_promotion(promotion)  
  
# 2. 生成促销文案  
        copy = awaitself.content\_agent.write\_copy({  
"type": "promotion",  
"promotion": promotion\_analysis,  
"style": "urgent",  
"channels": ["email", "sms", "push"]  
        })  
  
# 3. 生成视觉素材  
        visuals = awaitself.content\_agent.generate\_image({  
"description": promotion\_analysis["visual\_description"],  
"style": "promotional",  
"sizes": ["banner", "thumbnail", "social"]  
        })  
  
# 4. 生成视频脚本  
        video\_script = awaitself.content\_agent.create\_video\_script({  
"topic": promotion["name"],  
"duration": 30,  
"style": "promotional",  
"call\_to\_action": promotion["cta"]  
        })  
  
return {  
"copy": copy,  
"visuals": visuals,  
"video\_script": video\_script  
        }  
  
asyncdefassist\_user\_content(self, user\_id, product\_id, content\_type):  
"""辅助用户生成内容"""  
# 1. 获取用户和商品信息  
        user = awaitself.ecommerce\_agent.get\_user\_profile(user\_id)  
        product = awaitself.ecommerce\_agent.get\_product(product\_id)  
        order = awaitself.ecommerce\_agent.get\_user\_order(user\_id, product\_id)  
  
# 2. 根据类型生成内容  
if content\_type == "review":  
            content = awaitself.generate\_review(user, product, order)  
elif content\_type == "share":  
            content = awaitself.generate\_share(user, product)  
elif content\_type == "guide":  
            content = awaitself.generate\_guide(product)  
else:  
            content = awaitself.generate\_generic\_content(user, product, content\_type)  
  
# 3. 个性化调整  
        personalized\_content = awaitself.personalize\_content(  
            content=content,  
            user\_profile=user  
        )  
  
return personalized\_content  
  
asyncdefgenerate\_review(self, user, product, order):  
"""生成评价"""  
# 使用内容创作Agent生成评价模板  
        review\_template = awaitself.content\_agent.write\_article({  
"type": "product\_review",  
"product": product,  
"order": order,  
"style": "honest",  
"length": "short"  
        })  
  
# 个性化调整  
        personalized = awaitself.personalize\_review(  
            template=review\_template,  
            user=user  
        )  
  
return personalized

优势：

自动化内容生成

• 减少人工成本
• 提高内容质量
• 保持品牌一致性
• 快速响应需求

个性化内容

• 根据用户生成内容
• 个性化推荐内容
• 定制化营销内容
• 提升用户体验

多渠道适配

• 不同平台优化
• 多格式支持
• 风格统一
• 内容复用

最佳实践：

• 建立内容模板库
• 实现品牌风格一致性
• 支持A/B测试
• 持续优化内容质量
• 监控内容效果

五、Agent应用选型与评估篇（3题）

13｜如何选择合适的 Agent 应用场景？有哪些评估标准？

参考答案：

评估标准：

任务特性

• 任务复杂度
• 是否需要工具调用
• 是否需要多轮交互
• 是否需要记忆管理

业务需求

• 业务目标
• 用户需求
• 成本预算
• 时间要求

技术可行性

• 数据可用性
• 工具集成难度
• 性能要求
• 安全合规要求

ROI分析

• 开发成本
• 运营成本
• 预期收益
• 投资回报周期

选型框架：

  
classAgentSelectionFramework:  
def\_\_init\_\_(self):  
self.criteria\_weights = {  
"task\_complexity": 0.2,  
"tool\_requirement": 0.15,  
"interaction\_requirement": 0.15,  
"business\_value": 0.2,  
"technical\_feasibility": 0.15,  
"roi": 0.15  
        }  
  
defevaluate\_scenario(self, scenario):  
"""评估应用场景"""  
        scores = {}  
  
# 1. 任务特性评估  
        task\_score = self.evaluate\_task\_characteristics(scenario)  
        scores["task"] = task\_score  
  
# 2. 业务需求评估  
        business\_score = self.evaluate\_business\_needs(scenario)  
        scores["business"] = business\_score  
  
# 3. 技术可行性评估  
        technical\_score = self.evaluate\_technical\_feasibility(scenario)  
        scores["technical"] = technical\_score  
  
# 4. ROI评估  
        roi\_score = self.evaluate\_roi(scenario)  
        scores["roi"] = roi\_score  
  
# 5. 综合评分  
        total\_score = sum(  
            scores[key] * self.criteria\_weights.get(key, 0)  
for key in scores  
        )  
  
return {  
"total\_score": total\_score,  
"scores": scores,  
"recommendation": self.get\_recommendation(total\_score),  
"risks": self.identify\_risks(scenario)  
        }  
  
defevaluate\_task\_characteristics(self, scenario):  
"""评估任务特性"""  
        score = 0  
  
# 复杂度  
if scenario["complexity"] == "high":  
            score += 0.3# 复杂任务适合Agent  
elif scenario["complexity"] == "medium":  
            score += 0.2  
else:  
            score += 0.1  
  
# 工具需求  
if scenario["needs\_tools"]:  
            score += 0.3# 需要工具调用，Agent优势明显  
else:  
            score += 0.1  
  
# 交互需求  
if scenario["needs\_multi\_turn"]:  
            score += 0.2# 多轮交互，Agent更适合  
else:  
            score += 0.1  
  
# 记忆需求  
if scenario["needs\_memory"]:  
            score += 0.2# 需要记忆，Agent有优势  
else:  
            score += 0.1  
  
returnmin(score, 1.0)  
  
defget\_recommendation(self, score):  
"""获取推荐"""  
if score >= 0.8:  
return"强烈推荐使用Agent"  
elif score >= 0.6:  
return"推荐使用Agent"  
elif score >= 0.4:  
return"可以考虑使用Agent"  
else:  
return"不推荐使用Agent，考虑传统方案"

常见场景评估：

适合Agent的场景

• 需要工具调用（代码生成、数据分析）
• 需要多轮交互（客服、教育）
• 需要个性化（推荐、内容创作）
• 需要自动化（工作流、任务执行）

不适合Agent的场景

• 简单问答（传统Chatbot即可）
• 单次交互（简单API调用）
• 实时性要求极高（延迟敏感）
• 成本敏感（简单规则即可）

最佳实践：

• 明确业务目标
• 评估技术可行性
• 计算ROI
• 小规模试点
• 持续优化

14｜如何评估 Agent 应用的效果？有哪些关键指标？

参考答案：

关键指标：

功能指标

• 任务完成率
• 准确率
• 工具调用成功率
• 错误率

性能指标

• 响应时间
• 吞吐量
• 并发能力
• 资源消耗

用户体验指标

• 用户满意度
• 交互轮次
• 任务完成时间
• 用户留存率

业务指标

• 转化率
• 成本节约
• 效率提升
• ROI

评估框架：

  
classAgentEvaluationFramework:  
def\_\_init\_\_(self):  
self.metrics = {  
"functional": {},  
"performance": {},  
"user\_experience": {},  
"business": {}  
        }  
  
asyncdefevaluate(self, agent, test\_cases, user\_feedback=None):  
"""全面评估Agent"""  
        results = {}  
  
# 1. 功能评估  
        functional\_results = awaitself.evaluate\_functional(agent, test\_cases)  
        results["functional"] = functional\_results  
  
# 2. 性能评估  
        performance\_results = awaitself.evaluate\_performance(agent, test\_cases)  
        results["performance"] = performance\_results  
  
# 3. 用户体验评估  
if user\_feedback:  
            ux\_results = awaitself.evaluate\_user\_experience(agent, user\_feedback)  
            results["user\_experience"] = ux\_results  
  
# 4. 业务评估  
        business\_results = awaitself.evaluate\_business(agent)  
        results["business"] = business\_results  
  
# 5. 综合评分  
        results["overall\_score"] = self.calculate\_overall\_score(results)  
  
return results  
  
asyncdefevaluate\_functional(self, agent, test\_cases):  
"""功能评估"""  
        results = {  
"task\_completion\_rate": 0,  
"accuracy": 0,  
"tool\_success\_rate": 0,  
"error\_rate": 0  
        }  
  
        total\_tasks = len(test\_cases)  
        completed = 0  
        correct = 0  
        tool\_success = 0  
        errors = 0  
  
forcasein test\_cases:  
try:  
                result = await agent.process(case["input"])  
  
# 任务完成  
if result["status"] == "completed":  
                    completed += 1  
  
# 准确性  
ifself.check\_correctness(result, case["expected"]):  
                    correct += 1  
  
# 工具调用  
if result.get("tool\_calls"):  
for tool\_call in result["tool\_calls"]:  
if tool\_call["status"] == "success":  
                            tool\_success += 1  
else:  
                            errors += 1  
  
except Exception as e:  
                errors += 1  
  
        results["task\_completion\_rate"] = completed / total\_tasks  
        results["accuracy"] = correct / total\_tasks  
        results["tool\_success\_rate"] = tool\_success / (tool\_success + errors) if (tool\_success + errors) > 0else0  
        results["error\_rate"] = errors / total\_tasks  
  
return results  
  
asyncdefevaluate\_performance(self, agent, test\_cases):  
"""性能评估"""  
        response\_times = []  
        token\_usage = []  
        costs = []  
  
forcasein test\_cases:  
            start\_time = time.time()  
            result = await agent.process(case["input"])  
            response\_time = time.time() - start\_time  
  
            response\_times.append(response\_time)  
            token\_usage.append(result.get("usage", {}).get("tokens", 0))  
            costs.append(result.get("usage", {}).get("cost", 0))  
  
return {  
"avg\_response\_time": sum(response\_times) / len(response\_times),  
"p95\_response\_time": self.percentile(response\_times, 95),  
"p99\_response\_time": self.percentile(response\_times, 99),  
"avg\_tokens": sum(token\_usage) / len(token\_usage),  
"avg\_cost": sum(costs) / len(costs),  
"throughput": len(test\_cases) / sum(response\_times)  
        }  
  
asyncdefevaluate\_user\_experience(self, agent, user\_feedback):  
"""用户体验评估"""  
return {  
"satisfaction\_score": user\_feedback.get("avg\_satisfaction", 0),  
"avg\_interactions": user\_feedback.get("avg\_interactions", 0),  
"task\_completion\_time": user\_feedback.get("avg\_completion\_time", 0),  
"retention\_rate": user\_feedback.get("retention\_rate", 0),  
"nps\_score": user\_feedback.get("nps", 0)  
        }  
  
asyncdefevaluate\_business(self, agent):  
"""业务评估"""  
# 从业务系统获取数据  
return {  
"conversion\_rate": self.get\_conversion\_rate(),  
"cost\_savings": self.calculate\_cost\_savings(),  
"efficiency\_gain": self.calculate\_efficiency\_gain(),  
"roi": self.calculate\_roi()  
        }  
  
defcalculate\_overall\_score(self, results):  
"""计算综合评分"""  
        weights = {  
"functional": 0.3,  
"performance": 0.2,  
"user\_experience": 0.3,  
"business": 0.2  
        }  
  
        scores = {}  
for category, metrics in results.items():  
if category == "overall\_score":  
continue  
# 归一化各项指标  
            normalized = self.normalize\_metrics(metrics)  
            scores[category] = sum(normalized.values()) / len(normalized)  
  
        overall = sum(  
            scores[cat] * weights.get(cat, 0)  
for cat in scores  
        )  
  
return overall

评估最佳实践：

多维度评估

• 功能、性能、体验、业务并重
• 定期评估
• 对比基准

真实场景测试

• 使用真实数据
• 模拟真实用户
• 长期跟踪

持续优化

• 基于评估结果优化
• A/B测试
• 迭代改进

15｜请分享一个 Agent 应用的成功案例，分析其成功因素。

参考答案：

案例：GitHub Copilot（代码生成Agent）

案例背景： GitHub Copilot 是一个AI代码助手，基于OpenAI的Codex模型，能够根据上下文自动生成代码。

成功因素分析：

精准的定位

• 专注于代码生成场景
• 解决开发者真实痛点
• 明确的用户群体

强大的技术能力

• 基于大语言模型（Codex）
• 理解代码上下文
• 支持多种编程语言
• 快速响应

优秀的用户体验

• 无缝集成IDE
• 实时代码建议
• 自然语言交互
• 学习用户习惯

完善的工程实现

• 安全的代码执行
• 隐私保护
• 性能优化
• 可靠性保障

架构特点：

  
# GitHub Copilot的核心特点（简化示例）  
  
classGitHubCopilotAgent:  
"""类似GitHub Copilot的代码生成Agent"""  
  
def\_\_init\_\_(self):  
self.code\_model = CodexModel()  
self.context\_analyzer = CodeContextAnalyzer()  
self.suggestion\_engine = SuggestionEngine()  
  
asyncdefgenerate\_suggestion(self, code\_context, cursor\_position, user\_intent):  
"""生成代码建议"""  
# 1. 分析代码上下文  
        context = awaitself.context\_analyzer.analyze(  
            code=code\_context,  
            position=cursor\_position  
        )  
  
# 2. 理解用户意图  
        intent = awaitself.understand\_intent(user\_intent, context)  
  
# 3. 生成代码建议  
        suggestions = awaitself.code\_model.generate(  
            context=context,  
            intent=intent,  
            language=context["language"],  
            max\_suggestions=3  
        )  
  
# 4. 排序和过滤  
        ranked\_suggestions = awaitself.suggestion\_engine.rank(  
            suggestions=suggestions,  
            context=context,  
            user\_preferences=self.get\_user\_preferences()  
        )  
  
return ranked\_suggestions  
  
defkey\_features(self):  
"""关键特性"""  
return {  
"real\_time": "实时代码建议",  
"context\_aware": "理解代码上下文",  
"multi\_language": "支持多种编程语言",  
"learns\_from\_user": "学习用户编码风格",  
"secure": "安全的代码执行环境"  
        }

成功指标：

用户采用率

• 数百万开发者使用
• 高留存率
• 积极反馈

功能效果

• 代码生成准确率高
• 提升开发效率
• 减少重复工作

商业成功

• 付费订阅模式
• 持续增长
• 行业认可

可借鉴的经验：

专注核心场景

• 不要试图解决所有问题
• 深度优化核心功能
• 持续迭代改进

重视用户体验

• 无缝集成
• 快速响应
• 个性化定制
• 持续学习

技术+工程并重

• 强大的AI能力
• 完善的工程实现
• 安全可靠
• 性能优化

商业模式清晰

• 明确的付费模式
• 持续的价值提供
• 用户愿意付费

其他成功案例参考：

ChatGPT Plugins

工具调用Agent

AutoGPT

自主任务执行Agent

Jasper

内容创作Agent

Intercom

客服Agent

最佳实践总结：

• 明确解决用户真实痛点
• 技术能力与用户体验并重
• 持续迭代和优化
• 建立清晰的商业模式
• 重视安全和隐私

总结

本文精选了15道关于Agent应用场景的高频面试题，涵盖了：

代码与数据分析Agent ：代码生成、数据分析、选型对比

客服与教育Agent ：智能客服、教育Agent、设计对比

医疗与金融Agent ：医疗Agent、金融Agent、安全合规

电商与内容创作Agent ：电商Agent、内容创作、结合使用

应用选型与评估 ：场景选型、效果评估、成功案例

核心要点：

• 不同应用场景有不同的设计重点
• 安全性和合规性在医疗、金融场景至关重要
• 用户体验和个性化是关键成功因素
• 需要根据场景选择合适的Agent类型
• 持续评估和优化是成功的关键

面试建议：

• 了解不同应用场景的特点
• 掌握Agent设计的基本原则
• 理解安全和合规要求
• 具备实际应用经验
• 关注最新案例和趋势

希望这些题目能帮助您更好地准备大模型应用岗位的面试！

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