# 1. ReAct 的观察—行动循环如何实现，什么证据表明它陷入了无效反复 A ReAct 由 Thought-Action-Observation 循环构成，通过重复动作、无进展与振荡等证据识别无效反复并强制终止 ✓ 正确答案 B ReAct 循环只需要模型输出 Final Answer 就会自然停止，不需要额外机制 C Observation 不需要回填到上下文 D 工具结果可以无限长直接塞进上下文
# 2. Plan-and-Execute 如何将规划与执行分离，计划变化时如何重新规划而不丢失已完成状态 A 规划与执行分离为规划器与执行器，重新规划以原计划和已完成步骤集合为输入，只生成剩余步骤且保留已完成状态 ✓ 正确答案 B Plan-and-Execute 的规划器只在任务开始时调用一次 C 计划变化时必须从头重新执行所有步骤 D 执行器不需要校验步骤结果
# 3. Reflexion 的反思记忆怎样写入和淘汰，如何避免错误反思污染后续任务 A 反思生成后应直接永久保存，无需校验 B 反思在失败后结构化写入并注入后续尝试，通过外部校验、置信度标记与验证淘汰机制防止错误反思污染任务 ✓ 正确答案 C 反思越详细越好，不需要限制条数 D 反思与任务类型无关，可以全局注入
# 4. HITL（Human-in-the-Loop）的“暂停点”应放在哪几个节点最合适（规划后、执行前、执行后） A 执行后复核只适用于低风险任务 B 所有动作都应该在执行前暂停审批 C 暂停点越多越安全，应该处处暂停 D 规划后确认适合高执行成本任务，执行前审批适合不可逆副作用，执行后复核适合对外发布内容，按风险与可逆性组合选择 ✓ 正确答案
# 5. 多 Agent 系统中每个 Agent 是否应有独立的审批者（owner） A 只有主 Agent 需要 owner，子 Agent 不需要 B 每个有自主决策权的 Agent 都应有独立 owner 负责权限边界与关键审批，低风险 Agent 可共享，且审批链要可追溯 ✓ 正确答案 C 子 Agent 的越权由主 Agent 全权负责，无需单独审批 D owner 只需要在事故发生后指定
# 6. Plan-and-Execute 中“计划”生成后如果上下文变化（数据库被修改、权限变更），应如何检测并触发重新规划 A 通过主动校验、执行结果异常与定时重检检测上下文变化，并按影响分级决定单步修正还是触发重新规划 ✓ 正确答案 B 计划生成后就不需要再检查环境变化 C 任何环境变化都应该立刻重新规划 D 权限变更不影响已生成计划
# 7. Tree of Thoughts 的搜索与投票何时值得额外成本，分支爆炸如何控制 A ToT 的评估投票不需要额外模型调用 B 分支越多结果一定越好，不需要限制 C 简单问答任务也应使用 ToT 保证质量 D ToT 值得用于可分解、可单步评估且高价值的任务，并通过宽度/深度限制、剪枝与束搜索控制分支爆炸 ✓ 正确答案
# 8. HITL 暂停点应向审批人展示动作、参数、影响和回滚方式，审批后如何可靠恢复 A 拒绝审批不需要记录原因 B 审批界面只需要展示动作名称即可 C 审批后直接执行即可，不需要再校验状态 D 审批应展示动作、参数、影响与回滚方式，恢复时重校验参数并以审批单 ID 做幂等执行 ✓ 正确答案
# 9. Tree of Thoughts 的搜索与投票应在什么规模的问题上启动，小问题用搜索是否反而降低效率 A 所有问题都应该用 ToT，保证质量 B 小问题用 ToT 虽然慢但一定更准 C 问题越简单越应该用更多搜索分支 D ToT 值得在多步骤、可分解、单步可评估的复杂问题上启用，小问题上搜索成本高且评估无区分度，反而降低效率 ✓ 正确答案
# 10. Multi-Agent Debate（多 Agent 辩论）在什么任务上有效，如何设计轮次、裁判与终止条件，避免共识错误与成本失控 A 多 Agent 辩论对任何任务都有效 B 辩论轮次越多结果越可靠，可以无限进行 C 辩论适用于有客观判据的可论证任务，需控制轮次、设计裁判并以外部证据裁决，防止从众共识与成本失控 ✓ 正确答案 D 所有 Agent 共享相同上下文能提高辩论质量
# 11. Reflexion 自反思的失败案例（反思本身出错）应如何处理，是否需要外部校验 A 反思由模型生成，天然正确，不需要校验 B 反思可能归因错误并污染后续任务，需要通过日志对账、结果验证与人工抽查等外部校验管理可信度 ✓ 正确答案 C 反思经验不需要追踪采纳效果 D 错误反思只会影响当前任务，不会长期存在
# 12. “协作模式”（Agent 互相 review）与“分工模式”（Agent 负责独立子任务）应如何按任务类型选型，各自的风险与成本如何评估 A 协作模式成本固定，不受轮次影响 B 质量敏感任务适合协作互审，可分解任务适合分工并行，按错误分布选型并按审查轮次与返工率评估成本 ✓ 正确答案 C 协作互审不存在从众与假审查风险 D 分工模式下每个子任务局部正确就代表整体正确
# 13. Multi-Agent Collaboration 何时优于单 Agent 加多个工具，如何防止角色对话空转 A 多 Agent 协作总是优于单 Agent 加多工具 B 有上下文隔离、并发与角色专业化需求时多 Agent 更优，用产出目标、轮次预算与消息标签防止角色对话空转 ✓ 正确答案 C 角色对话自然进行就好，不需要终止条件 D 单 Agent 无法完成任何多步骤任务
# 14. Agent 的"计划-执行-验证"循环中，验证步骤如何设计才能防止错误累积？ A 等所有步骤执行完再做一次整体验证即可 B 验证标准越宽松越好，避免返工 C 验证失败的错误只能回退到任务起点 D 验证应细化到每步与里程碑，用规则、执行测试、自检与抽查组合，发现错误就地拦截防止累积 ✓ 正确答案
# 15. 如何向用户提供修改计划、拒绝、撤销和接管能力，而不是只有笼统“同意” A 用户干预后 Agent 不需要感知，继续按原计划执行 B 拒绝过的动作可以无限次重新提交 C 应提供修改、拒绝、撤销与接管四类显式控制，用户干预作为事件写入状态并触发参数重校验与计划调整 ✓ 正确答案 D 用户只能对最终结果做二选一确认
# 16. Agent 设计中“少而精的工具”还是“多而全的工具”更好，工具太多是否会降低选择准确率 A 工具过多会降低选择准确率并增加上下文开销，应按任务分层挂载最小必要工具集并规范描述 ✓ 正确答案 B 工具越多，Agent 能力越强，选择一定越准 C 工具描述越短越好，模型自己会猜 D 两个功能重叠的工具不会有任何负面影响
# 17. ReAct 与 Plan-and-Execute 在 Tool 数量增多时性能差距如何变化 A 工具增多对 ReAct 和 Plan-and-Execute 的影响完全一样 B Plan-and-Execute 执行阶段仍要全量选择工具 C ReAct 每步只面对少数工具，不受工具总数影响 D 工具增多时 ReAct 每步全量选择导致准确率下降与开销增长，Plan-and-Execute 把选择收敛到规划阶段，差距被放大 ✓ 正确答案
# 18. 为什么 Agent 的“思考过程”不应全部展示给用户，但应保留完整日志供审计 A 未经校验的思考过程会误导用户并泄露内部策略，应向用户展示结论与依据，完整推理只写入受限访问的审计日志 ✓ 正确答案 B 思考过程应该原样展示，越透明越好 C 审计日志不需要保留思考过程 D 展示思考过程能避免提示注入攻击
# 19. Agent 错误恢复（error recovery）应如何分层，单步重试、重新规划与回退人工的触发条件分别是什么 A 一旦失败就直接回退人工，最安全 B 所有错误都应该先重试，直到成功为止 C 瞬时局部错误单步重试，结构性错误重新规划，目标性问题回退人工，并按升级路径显式递进 ✓ 正确答案 D 重试失败后应该用更多次重试解决
# 20. Multi-Agent 系统中 Agent 间消息传递是否应加密或签名，防止伪造 A 同系统的 Agent 消息不需要任何防护 B 验签只在系统入口做一次就足够 C 跨进程跨组织的 Agent 消息应签名防伪造篡改、加密防窃听、加序号防重放，且转发时保留原始签名 ✓ 正确答案 D 消息签名可以防止内容被读取
# 21. 如何为 Agent 的写操作设计 human-in-the-loop 暂停点，使审批恢复后仍能校验原始参数和当前状态 A 审批通过后直接执行原参数即可，不需要再校验 B 写操作经审批网关暂停，恢复时用审批单绑定的参数快照并重新校验当前状态，防止审批期间状态变化导致误执行 ✓ 正确答案 C 审批期间的数据变化不影响执行结果 D 写操作审批不需要记录执行结果
# 22. Supervisor、Hierarchical Teams 与黑板式多 Agent 模式分别适合哪些任务分解和协作边界 A 三种架构的通信方式完全相同 B 黑板式架构有中央主管统一分配任务 C Supervisor 适合清晰分工的统一调度，层级团队适合分级治理的大任务，黑板式适合异构专业 Agent 无中心协作 ✓ 正确答案 D Supervisor 模式下下属之间可以直接通信
# 23. Agent 输出的计划与工具执行结果不一致时，如何用状态机拒绝非法转移而不是继续生成 A 模型声称完成的任务就算完成，状态机应该配合更新 B 计划与结果不一致时继续生成新计划即可 C 状态机转移不需要前置条件校验 D 状态机以执行记录为权威事实，用守卫条件校验每次转移申请，非法转移拒绝并回传原因让模型修正 ✓ 正确答案
# 24. 如何通过预算、并发上限和工具白名单控制子 Agent 的资源消耗与权限扩散 A 子 Agent 可以使用父任务的全部预算与工具 B 预算超限的子 Agent 可以继续运行 C 子 Agent 设独立预算与并发上限，工具按白名单最小授权，孙 Agent 权限只能收缩不能扩张 ✓ 正确答案 D 并发上限只影响性能，不影响资源消耗
# 25. 人在审批界面应展示哪些证据、工具参数和预期副作用，才能让确认不是无法审查的“同意全部” A 审批界面只要显示动作名称和金额即可 B 审批应展示可溯源的证据、完整参数与预期副作用，并用核对清单与所见即所批的留痕设计避免假确认 ✓ 正确答案 C 高风险动作也可以只展示摘要 D 审批记录不需要保存审批人当时看到的界面
# 26. 多 Agent 共享上下文时，如何隔离临时草稿、可信事实和用户机密，避免协作造成信息越权 A 共享上下文里所有 Agent 都能看到所有信息，协作才高效 B 机密信息在协作时不需要任何处理，直接共享 C 模型断言的事实可以直接写进公共事实区 D 草稿放私有区、事实放公共区、机密放授权区，协作传递最小化并脱敏，配合越权检测避免信息越权 ✓ 正确答案
# 27. 人在回路(HITL)的审批点应放在哪些环节（工具调用/写操作/对外输出）？ A 审批点放在模型输出之后统一拦截即可 B 写操作不需要审批，工具调用审批就够 C 审批点越早越好，应该在任务开始时整体审批 D 审批点应设在工具调用、写操作与对外输出三个副作用关口前，按风险分级配置，审批对象是确定的动作与参数 ✓ 正确答案
# 28. 多步 Agent 任务的中断恢复与上下文续接如何实现？ A 恢复需重建目标、已完成结果、剩余步骤与上下文四层信息，跳过已完成步骤并对账副作用，环境变化时先重规划再续接 ✓ 正确答案 B 中断恢复时只给模型剩余步骤即可，不需要历史 C 用户暂停期间的数据变化不影响恢复 D 长任务上下文超限时可以丢弃旧内容
# 29. Computer Use Agent 应在哪些删除、付款、提交和登录步骤强制审批或禁止自动化 A 金额小的付款可以由 Agent 自动完成 B Computer Use Agent 可以自动完成所有 GUI 操作 C 多个低风险动作的组合没有风险 D 删除与付款类操作默认禁止自动化，提交类需审批，登录凭据由人工或专用凭据库处理，采用默认拒绝的白名单策略 ✓ 正确答案
# 30. Computer Use Agent 中“删除文件”这一操作应被绝对禁止，还是允许在受限沙箱内执行 A 生产数据删除绝对禁止，受限沙箱内可强约束允许（路径白名单、审计、快照恢复），权限边界由凭据体系保证 ✓ 正确答案 B 只要 Agent 承诺不删除生产文件就可以自动删除 C 沙箱内的删除不需要任何审计 D 删除文件在任何环境下都应绝对禁止
# 31. LangGraph 的 checkpoint 如何支持长任务恢复，怎样处理节点重放会再次触发外部副作用的问题 A LangGraph 每节点后保存完整状态支持断点恢复，节点重放的外部副作用需业务侧用幂等键与执行登记防止重复生效 ✓ 正确答案 B LangGraph 恢复长任务必须从头重跑整图 C LangGraph 会自动对所有外部工具调用去重 D checkpoint 只保存模型输出，不保存图状态
# 32. 如何评估 Agent 在长任务中的"漂移"（偏离原始目标）并设置护栏？ A 漂移无法度量，只能靠模型自觉 B 用目标相关性、产出对账与行为偏离度量漂移，通过范围约束、定期对齐校验与回正机制设置护栏 ✓ 正确答案 C 只要步数没超限就不会漂移 D 检测到漂移时应该继续执行等待模型自己发现
