开放复习 · 不需要登录

Agent 开发 · 综合自测

每节课一道题,可在读完后集中复习。自测在当前页面完成,不上传成绩、不生成结课记录;正式考试仍需完成课程并使用 GitHub 登录。

01 · 从零认识 Agent ↗

1. 每天定时读取天气并推送固定模板,需要先引入自主 Agent 吗?

02 · 理解 LLM 的能力与边界 ↗

2. 模型没有库存接口,却被问到实时库存,应该如何回答?

03 · Agent 不只是聊天框 ↗

3. 下面哪项最能区分 Agent 与普通聊天回答?

04 · 提示词与结构化输出 ↗

4. 模型返回可解析 JSON,但分类不在允许列表里,应如何处理?

05 · 工具接口与参数校验 ↗

5. 订单工具收到其他用户的 ownerId,哪个检查不可省略?

06 · 状态、上下文与记忆 ↗

6. 用户更改行程日期后,旧酒店报价如何处理?

07 · 构建有限行动循环 ↗

7. Agent 已用尽步骤预算却没有完成任务,应该怎么做?

08 · RAG 是一条证据管线 ↗

8. 复杂问题混入旧版文档时,应该优先增加哪一步?

09 · 工具调用与确认边界 ↗

9. 发送一封尚未预览的客户邮件前,Agent 应该怎么做?

10 · 多 Agent 协作与交接 ↗

10. 两个工作者需要修改同一资源,如何降低冲突?

11 · 评估、观测与恢复 ↗

11. 修改检索策略后,怎样判断整体质量是否提升?

12 · 把 Agent 带到生产环境 ↗

12. 提示词更新后质量下降,生产系统应该具备什么能力?

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