6.1 概念题
检验你对 Agent 核心概念的理解。先自己想答案，再展开查看参考解答。
题目 1：Agent 与 Chat 的本质区别
问：Agent 和普通 Chat 都基于大语言模型，它们的根本区别是什么？请从「执行模式」和「能力边界」两个角度回答。
参考解答
- 执行模式：Chat 是「输入→输出」的单次交互；Agent 是「思考→行动→观察→反思」的循环执行
- 能力边界：Chat 只能生成文本；Agent 能通过工具与外部世界交互（读文件、跑命令、调 API）
- 本质：Agent 多了三种能力——工具使用、循环执行、目标追踪
题目 2：自主性选择
问：以下三个场景，你分别推荐什么自主性级别？为什么？
- 在项目中搜索所有 TODO 注释
- 重构用户认证模块
- 删除测试环境中的过期数据
参考解答
- Level 4（高度自主）：只读操作，无风险，Agent 可以自主完成
- Level 2-3（半自主到自主）：重构涉及核心功能，修改需人工确认，但分析和定位可自主
- Level 0-1（被动或建议）：涉及数据删除，即使测试环境也应人工确认
题目 3：设计模式匹配
问：以下任务分别适合哪种设计模式？
- 调研竞争对手的产品功能，写一份分析报告
- 实现一个复杂的新功能模块
- 写一段高质量的工具函数
参考解答
- Plan-Execute：调研任务步骤明确，先规划（调研哪些方面）再执行（逐个调研），防走偏
- Plan + ReAct：先做整体规划，执行中灵活调整，应对意外依赖和设计问题
- Reflexion：写完后自我审查，检查边界条件和代码质量，多轮改进
题目 4：记忆层次
问：Agent 在修复一个跨文件的 Bug 时，以下信息分别属于哪层记忆？
- "当前已修复 2/5 个文件"
- "用户说要用统一的错误处理格式"
- "上次类似的问题，我们通过添加中间件解决了"
- "这个项目偏好用 TypeScript"
参考解答
- L1 工作记忆：当前任务的中间状态
- L2 短期记忆：当前会话中的对话内容
- L3 长期记忆：跨会话的历史经验
- L4 用户记忆：关于用户/项目的持久偏好
题目 5：context: fork
问：Claude Code 的子代理使用 context: fork 隔离运行，这意味着什么？说出两个优势和两个限制。
参考解答
优势：
- 子代理在独立上下文中运行，不会污染主对话——大量中间结果不会挤占主对话的上下文窗口
- 子代理之间互不干扰，可以安全地并行执行
限制：
- 子代理没有对话历史——必须把所有必要信息写进调度指令
- 只返回摘要——详细的中间过程会丢失，不利于深度调试
题目 6：失败模式识别
问：以下场景分别属于哪种失败模式？
- Agent 添加了 try-catch 但 catch 块是空的，程序不报错了但数据没保存
- Agent 修改了 API 接口但没有更新调用方
- 页面显示「提交成功」但数据库里没有记录
参考解答
- #9 异常与错误处理（最常见模式）——用空 catch 吞掉异常
- #8 代码库感知不足——修改了一处但没更新依赖
- #1 UI 与行为不一致——界面状态与实际操作不同步
题目 7：MCP 的核心价值
问：MCP 解决了什么问题？如果不用 MCP，Agent 要接入一个新的数据源（比如 Jira），需要做什么？用了 MCP 之后呢？
参考解答
MCP 解决了 M×N 集成问题。不用 MCP 时，M 个 AI 应用 × N 个数据源需要 M×N 个定制集成。用了 MCP，每个应用实现一次 Client，每个数据源实现一次 Server，变成 M+N。
不用 MCP：Claude Code、Cursor、Windsurf 各自实现一套 Jira 集成 用了 MCP：Jira 实现一个 MCP Server，所有支持 MCP 的应用都能直接使用
题目 8：防御金字塔
问：防御金字塔有五层，如果你只有时间做两层，你选哪两层？为什么？
参考解答
推荐选第 2 层（架构与上下文） 和 第 5 层（人工审查）：
- 第 2 层投入小（1-2 小时写 CLAUDE.md / .cursorrules），效果大（减少 40% 的问题）
- 第 5 层是最后一道防线，不可跳过——自动化测试可以部分替代，但人工审查对安全、业务逻辑和质量判断不可替代
如果时间更充裕，加上第 4 层（自动化测试）——长期来看，测试是成本效益最高的防御层。