Agent 与工作流题库
这部分你很适合讲，因为你已经在实际研发里用过 AI coding、工作流、文档整理、单测生成和多步骤协作。
一、什么是 Agent
更好的定义是：
Agent 不是简单的“调用一次大模型”，而是一套围绕任务目标、上下文管理、工具调用、结果验证和反馈修正的工作流系统。
二、Agent 和普通 LLM 调用区别
普通调用
- 一次输入
- 一次输出
- 工具能力弱
- 不强调多步执行
Agent
- 有目标
- 有步骤
- 可调用工具
- 有状态和记忆
- 可做结果校验和重试
三、Agent 的典型组成
- 用户目标
- 上下文收集
- 任务拆解
- 工具调用
- 结果验证
- 反馈修正
- 输出沉淀
四、Agent 最难的地方是什么
不是“怎么让它会调用工具”，而是：
- 上下文够不够
- 工具边界清不清楚
- 结果怎么校验
- 错误如何回退
- 状态如何持续
五、什么时候适合用 Agent
适合
- 多步骤任务
- 需要工具调用
- 需要信息收集和处理
- 需要根据中间结果继续决策
不适合
- 简单单轮问答
- 规则非常刚性的单步任务
- 延迟要求极高且无容错的场景
六、工作流和 Agent 的区别
- 工作流：流程更固定，路径更可控
- Agent：决策更动态，灵活性更高
七、Agent 怎么落到研发流程里
我会把 Agent 用在这些场景：
- 需求拆解
- 代码理解
- 测试点生成
- 文档整理
- 多服务联调清单生成
- 排错路径归纳
八、Agent 如何提升多服务需求协作
一个需求涉及多个服务时，我会先整理：
- 服务职责
- 状态流转
- 接口契约
- 测试矩阵
然后让 Agent 帮我生成：
- 联调清单
- 边界 case
- 风险点
- 排查路径
九、Agent 需要哪些工具
- 代码检索
- 数据库查询
- 接口调用
- 文档检索
- 文件读写
- 浏览器操作
- 日志查询
十、技术总监可能怎么问
1. 你理解的 Agent 是什么
不是一次模型调用，而是目标驱动、多步骤、可调用工具、可校验结果的工作流系统。
2. Agent 最大的问题是什么
上下文不足、结果不可控、工具边界不清和难验证。
3. 你项目里怎么用
更多用在研发提效和复杂链路梳理，比如单测、文档、联调、排错，不会直接替代核心业务判断。
十一、你最适合背的总结句
我对 Agent 的理解，不是让模型自己“聪明做事”，而是设计一套有目标、有上下文、有工具、有校验的工作流。真正有工程价值的 Agent，一定是可控、可追踪、可回退的。