在这个技术飞速迭代的时代，AI 的能力已经不仅仅局限于“对话”，而是正在进化为能够独立完成复杂任务的“智能体”。如果我们回顾 2024 到 2026 年的发展历程，会发现面试官的关注点已经从简单的模型调用转移到了如何构建具有规划、记忆和工具使用能力的 Agentic AI 系统。这篇文章将基于我们的实战经验，带你深入探索 Agentic AI 的核心概念，并通过代码实战和架构分析，帮助你掌握这一领域的面试关键点，特别是针对 2026 年的最新技术趋势。
什么是 Agentic AI？
当我们谈论 Agentic AI（智能体 AI）时，我们指的是那些具有“行动力”的系统。传统的生成式 AI 就像一个博学但被动的顾问，你问它答，仅此而已。而 Agentic AI 则更像是一个不仅能思考，还能动手执行的超级助理。
核心在于自主性。 这种系统可以在没有人类持续干预的情况下，为了达成一个既定目标，自主地进行推理、规划步骤、调用工具，甚至与其他智能体协作。它不再仅仅是生成文本，而是通过执行一系列操作来改变环境或解决具体问题。例如，它不仅仅告诉你“明天可能下雨，建议带伞”，而是直接检查你的日历，发现你有户外行程，然后自动查询天气、确认会下雨，接着帮你叫一辆网约车到楼下，并发送通知给你带伞。
传统 AI 与 Agentic AI 的本质区别
为了更好地理解，我们需要将其与传统 AI 进行对比。这几乎是所有相关面试的开场必考题。
传统 AI（如早期的聊天机器人）本质上是被动响应的。它们的运行流程是线性的：接收输入 -> 处理 -> 输出。一旦输出完成，任务即结束。而 Agentic AI 的核心流程包含了一个感知-规划-行动-观察的闭环。
让我们通过一个表格来清晰地对比这两者的差异，这在面试中回答此类问题时会显得非常有条理：
传统 AI
:—
被动式，仅在收到提示时响应
有限，严格遵循预定义的指令或提示词
基于用户当前的输入执行单次任务
主要依赖静态的训练数据，上下文窗口有限
信息的“生成”
举个实际的例子：如果你让传统 AI “帮我订去上海的机票”，它可能会回复一个订票网站的链接或者一段订票指南。但如果你对 Agentic AI 说同样的话，它会自主分解任务：1. 查询当前日期；2. 搜索符合你偏好的航班；3. 比较价格；4. 甚至直接调用 API 完成预订并发送日历邀请。
Agentic AI 的四大核心组件
在面试中，深入讲解架构是展示你技术深度的关键。一个成熟的 Agentic AI 系统通常由以下几个关键组件构成：
- 记忆： 智能体的大脑皮层。它帮助智能体回忆过去的行动、用户偏好和对话上下文。没有记忆，智能体就是“金鱼”，每一轮对话都是全新的开始。
- 规划与推理引擎： 这是智能体的“前额叶”。它负责基于逻辑或目标（例如使用 Chain-of-Thought 或 ReAct 模式）来决定下一步应该做什么。
- 工具使用： 智能体的“双手”。它能够调用 API、数据库查询或代码解释器来执行特定操作。
- 行动与感知： 智能体与外界交互的接口，允许它感知环境的变化并做出调整。
2026 视角下的架构演进：从 LLM 到 LOM
随着我们进入 2026 年，我们在面试中经常提到的一个重要概念是 LLM as a Judge（大模型即评判者） 和 LLM as a Orchestrator（大模型即编排器）。以前我们只是让 LLM 生成文本，现在我们构建的系统中，LLM 成为了整个调度系统的核心大脑。它负责判断是否需要调用工具、评估前一步行动的结果是否正确，甚至决定何时放弃当前路径并尝试新的方案。这种架构上的转变要求我们在设计 Prompt 时，不仅要关注“准确性”，更要关注“结构化输出”，以便系统能够解析 LLM 的意图。
为什么记忆对于智能体至关重要？
记忆是上下文和连续性的基石。 在面试中讨论这一点时，我们不仅要提到记忆的存在，还要区分不同类型的记忆及其应用场景。
当智能体拥有记忆时，它不会把每一次查询都视为孤立的请求。它可以记住过去的互动、用户偏好、之前的操作结果甚至早期决策的后果。这使其能够做出更加个性化和明智的选择。
- 短期记忆： 对应于大模型的上下文窗口。它有助于在单个对话或任务中保持上下文连贯，但在会话结束或 token 耗尽后即失效。
- 长期记忆： 通常通过向量数据库（如 Pinecone 或 Milvus）实现。它存储持久的知识和用户画像，允许智能体在跨越数天甚至数月的会话中回忆起细节。
- 工作记忆： 专门用于支持推理和多步骤决策的过程存储，类似于人类在心算时暂存数字的过程。
实战场景： 假设你有一个个人 AI 助手。如果它拥有长期记忆，它能记得你“通常在下午 2 点之后安排会议”并且“更喜欢腾讯会议”。因此，当你下周再次说“安排会议”时，它会自动应用这些偏好，而不需要你再次告知。
在 Agentic AI 中，“工具”究竟是什么？
在 Agentic AI 的语境下，工具指的是 AI 智能体可以动态调用的外部函数、API 或软件实用程序。它们是智能体连接现实世界的桥梁。
像 GPT-4 这样的基础模型本身是被封装在沙盒中的，只能生成文本。但当我们通过 Function Calling（函数调用）赋予它工具访问权限时，它就解锁了无限可能：
- 使用网络搜索 API 获取实时新闻。
- 执行 Python 代码进行数据分析。
- 查询公司内部数据库。
这些工具充当 AI 的“手”，允许它根据其推理采取物理行动。例如，在 LangChain 框架中，我们可以定义一个工具，让智能体在做出预测之前自动查询最新的股票价格。
常用的框架与实战代码示例
在面试的后半段，你通常需要展示代码能力。目前业界最主流的框架包括 LangChain、AutoGen 和 CrewAI。让我们通过几个具体的代码示例来看看这些概念是如何落地的。
#### 示例 1：使用 LangChain 定义工具
这是最基础的面试题：如何让大模型学会使用外部工具？以下是一个使用 LangChain 定义自定义工具并让模型调用的过程。
# 首先，我们需要定义一个会被模型调用的函数
import datetime
from langchain.tools import tool
# 使用 @tool 装饰器将函数转换为模型可理解的工具
@tool
def get_current_time(format: str = "%Y-%m-%d %H:%M:%S") -> str:
"""
获取当前的系统时间。
参数:
format: 时间格式字符串，默认为 ‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘。
"""
return datetime.datetime.now().strftime(format)
# 现在，我们将这个工具放入一个列表中
# 在实际应用中，这里可以包含搜索工具、数据库工具等
tools = [get_current_time]
# 当模型需要知道时间时，它会自主决定调用 get_current_time 工具
# 而不是试图“猜”出当前时间（因为它本身的训练数据不包括这一秒）
代码原理解析： 在这个例子中，我们不仅仅写了一个函数，关键是使用了 INLINECODE8597cc8e 装饰器。这个过程会将函数的名称、描述和参数结构转化为一种 JSON Schema 格式，并注入到大模型的系统提示词中。模型在推理时会看到：“哦，如果用户问时间，我可以调用 INLINECODEb3a3c3db”。
#### 示例 2：构建一个具备基本推理能力的智能体
光有工具不够，智能体还需要“大脑”来决定何时使用工具。这通常通过 Agent Executor 来实现。
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub
# 1. 初始化大模型（这里使用的是支持 Function Calling 的模型）
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0)
# 2. 获取一个预设的 Prompt 模板
# 这个模板包含了如何思考、如何使用工具的指示
# 注意：在生产环境中，我们通常会自定义这个 Prompt 以加入公司特定的安全规则
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")
# 3. 构建 Agent
# 这一步将 Prompt、LLM 和 Tools 绑定在一起
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
# 4. 创建 Agent 执行器
# 这是实际运行循环的地方：它接收用户输入 -> 询问 Agent -> 执行工具 -> 观察结果 -> 重复直到完成
# 设置 verbose=True 可以看到详细的思考过程，但在生产环境建议通过可观测性工具收集日志
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 5. 运行一个查询
response = agent_executor.invoke({"input": "现在几点了？如果在早上8点之前，请告诉我要喝咖啡。"})
print(response[‘output‘])
深入讲解： 这段代码展示了 Agentic AI 的核心循环。当我们问“现在几点了”时，INLINECODEdce8e38e 并不会直接把问题扔给 LLM。它首先让 LLM 进行推理，LLM 发现需要时间信息，于是输出了一个特定的指令（Token）表示要调用 INLINECODE96c7b22a。AgentExecutor 拦截了这个指令，运行 Python 代码拿到结果，比如“14:30”。然后，它将“14:30”作为新的观察结果再次喂给 LLM。LLM 结合这个时间和原始问题，最后生成回答：“现在是下午两点半，不用喝咖啡了。”
#### 示例 3：多智能体协作的雏形
在高级面试中，你可能会被问到关于“多智能体系统”的问题。以下是一个使用伪代码展示如何让两个智能体协作的例子——一个负责写代码，一个负责审查代码。
# 假设我们使用 AutoGen 框架
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
# 定义一个“编码员”智能体
coder = AssistantAgent(
name="Coder",
llm_config={"model": "gpt-4"},
system_message="你是一个资深程序员。请根据用户需求编写 Python 代码，只输出代码块。"
)
# 定义一个“审查员”智能体
reviewer = AssistantAgent(
name="Reviewer",
llm_config={"model": "gpt-4"},
system_message="你是一个代码审查专家。请检查代码中的错误、性能问题并提出修改建议。"
)
# 定义用户代理（用于发起任务和执行代码）
user_proxy = UserProxyAgent(
name="User",
human_input_mode="NEVER", # 设置为全自动模式，不通过人工干预
code_execution_config={"work_dir": "coding"},
)
# 开始协作流程
task_description = "写一个 Python 函数，计算斐波那契数列的第 n 项。"
# 这里的 groupchat 方法会自动管理对话流
# User -> Coder -> Reviewer -> Coder (修正) -> User
user_proxy.initiate_chat(coder, message=task_description)
实际应用场景： 这种架构非常适合处理复杂工作流。例如，在数据分析任务中，一个智能体负责写 SQL 查询，另一个负责生成图表，第三个负责撰写报告。这种分工模拟了人类团队的协作方式，极大地提高了任务完成的效率和准确性。
高级挑战：生产环境中的性能优化与工程化
在 2026 年的今天，仅仅跑通 Demo 已经不足以获得高级职位。面试官更关心如何将 Agentic AI 系统部署到生产环境并保持高可用性。
1. 成本与延迟的博弈：
我们常遇到的一个问题是，Agentic AI 的链式调用会导致延迟累积。如果一次任务需要调用 5 次工具，每次工具调用耗时 2 秒，加上 LLM 的推理时间，总延迟可能会超过 30 秒。
解决方案： 我们可以采用流式输出技术。不要等到所有步骤完成才给用户反馈，而是通过 Server-Sent Events (SSE) 将智能体的思考过程、中间步骤和工具调用结果实时推送到前端。我们在最近的一个项目中使用了 LangGraph 的流式特性，让用户能实时看到 AI 正在“浏览网页”还是“计算数据”，极大地提升了用户体验。
2. 幻觉循环的控制：
智能体可能会陷入死循环，尤其是在工具返回错误信息时，它可能会一遍遍地尝试错误的参数。
解决方案： 在代码中强制实施 max_iterations 限制是基础，但更高级的做法是引入“自我反思”机制。我们可以在 Prompt 中加入指令，要求智能体在连续失败两次后，尝试生成完全不同的参数或策略，或者直接标记任务为失败并通知人工介入。
# 配置执行器以防止死循环
from langchain.agents import AgentExecutor
# 设置最大迭代次数为 10 次，防止无限循环消耗 Token
# 设置 early_stopping_method 为 "generate"，意味着达到最大次数后，模型将直接生成最终回复而不是抛出异常
agent_executor = AgentExecutor(
agent=agent,
tools=tools,
verbose=True,
max_iterations=10,
max_execution_time=60, # 限制单次执行总时长不超过 60 秒
handle_parsing_errors=True # 自动处理工具解析错误，防止崩溃
)
3. 记忆与上下文管理：
在长期运行的智能体中，上下文窗口很快会被填满。简单粗暴地截断历史会丢失关键信息。
解决方案： 我们可以实施滑动窗口摘要策略。当 Token 数量接近阈值时，调用一个独立的 LLM 实例将最早的对话总结为几句话并存入“长期记忆”（如向量数据库），然后在当前上下文中丢弃原文，只保留摘要。这使得智能体既有“短期工作记忆”，又有“长期档案记忆”。
Vibe Coding 与 2026 年的开发新范式
最后，让我们聊聊一个对面试者非常有利的话题：Vibe Coding（氛围编程）。
在 2026 年，我们的开发方式发生了根本性变化。作为高级工程师，我们不再手写每一行代码。我们使用 Cursor、Windsurf 等具备 Agentic 能力的 AI IDE。我们的角色从“编写者”变成了“指挥家”。
在面试中，如果你能分享你如何使用 Agentic AI 辅助开发 Agentic AI（也就是“用魔法打败魔法”），会非常加分。例如：
- 自动单元测试生成： 我们让一个专门的“测试员 Agent”阅读我们的代码，并自动编写 PyTest 测试用例，甚至模拟边缘情况。
- 文档维护： 每次代码变更后，自动触发 Agent 更新 Markdown 文档和 API 文档。
- Bug 修复： 当 CI/CD 流程失败时，自动触发一个 Agent 去分析日志，并在 GitHub 上自动提交 Patch。
总结与后续步骤
Agentic AI 代表了人工智能从“被动理解”向“主动行动”的范式转移。掌握它，你需要理解其核心组件（记忆、规划、工具），熟悉 LangChain 等主流框架，并具备处理多智能体协作和复杂错误场景的能力。更重要的是，你需要展示出你在生产环境中解决性能、安全和可扩展性问题的能力。
为了进一步提升，你可以：
- 尝试使用 LangChain 或 LangGraph 构建一个具备长期记忆的私人知识库助手，并加上流式输出功能。
- 研究 ReAct（Reasoning + Acting）模式的论文细节，这是大多数 Agent 的理论基础。
- 关注多模态智能体的发展，比如能看懂屏幕并操作鼠标的 Agent，这是 2026 年的热门方向。
希望这份深入的解析能帮助你在接下来的面试中从容应对，展示出你作为 Agentic AI 工程师的深厚功底。祝你好运！