34 题综合自测

说明：以下题目根据四门课程内容自拟，用于检查概念、流程和易错点，不是平台真实题库。建议先不看答案，限时 45 分钟完成。

一、智能体基础（1–6）

1. AI 智能体最本质的特征是：

A. 能生成更长的文本
B. 以目标为核心，能自主感知、规划、行动并根据反馈调整
C. 能识别更多种语言
D. 能接入更多聊天平台

2. 下列哪项不属于课程中智能体的四大特征？

A. 自主性
B. 反应性
C. 主动目标驱动
D. 完全无监督

3. “感知—规划—行动—反思”闭环中，反思的主要作用是：

A. 让模型生成更长的回答
B. 对比结果与目标，发现偏差并调整后续策略
C. 替代记忆模块
D. 降低 API 成本

4. 智能体核心架构中，负责短期对话上下文和长期知识存储的是：

A. 感知模块
B. 记忆模块
C. 规划模块
D. 行动模块

5. SMART 能力模型中的“R”代表：

A. Reactivity
B. Reasoning
C. Retrieval
D. Role

6. 传统对话 AI 与智能体的核心区别是：

A. 传统对话 AI 不能联网，智能体可以
B. 传统对话 AI 基于规则和意图匹配被动应答，智能体以目标驱动并可主动调用工具
C. 传统对话 AI 只能处理中文
D. 智能体不需要提示词

二、提示词工程（7–11）

7. 提示词的基本结构不包括：

A. 指令
B. 上下文
C. 输入数据
D. 模型参数量

8. 提示词五要素中，规定“表格、JSON 或分点”的是：

A. 角色
B. 背景
C. 任务
D. 输出格式

9. CRISPE 框架更适合：

A. 一句话摘要
B. 复杂专业任务的全要素拆解
C. 只做翻译
D. 只做格式转换

10. APE 框架中的 A、P、E 分别代表：

A. Agent、Prompt、Evaluation
B. Action、Purpose、Expectation
C. Analysis、Planning、Execution
D. API、Parameter、Error

11. 在智能体中，system prompt 的主要作用是：

A. 保存用户历史消息
B. 定义角色、边界、行为准则和输出规范
C. 替代知识库
D. 提高 Token 上限

三、API、ReAct 与 RAG（12–18）

12. LLM API 请求体中，用于承载对话上下文的是：

A. model
B. messages
C. usage
D. choices

13. temperature 调高时，通常会出现：

A. 输出更确定、更保守
B. 输出更多样、更发散
C. 输出一定更长
D. 调用成本一定更低

14. ReAct 的正确循环是：

A. 输入 → 输出 → 结束
B. Thought → Action → Observation
C. Plan → Train → Deploy
D. Retrieve → Rank → Generate

15. ReAct 相比传统一次性问答的主要优势是：

A. 完全不会出错
B. 能调用工具、获取实时反馈并多步调整
C. 不需要模型
D. 不需要提示词

16. RAG 的核心思路是：

A. 先微调模型，再回答
B. 先从外部知识库检索相关片段，再让模型基于片段生成答案
C. 把所有文档直接塞进 system prompt
D. 只使用关键词匹配

17. RAG 建库和检索时必须保持一致的是：

A. 用户 ID
B. Embedding 模型
C. 回答长度
D. 页面主题

18. 文档切分过大最可能导致：

A. 检索结果更精准
B. 噪声增多、Token 成本上升
C. 上下文完全丢失
D. 模型无法生成任何文本

四、Dify 与工作流（19–24）

19. 知识库问答最小工作流通常不包括：

A. 开始节点
B. 知识库检索
C. LLM 节点
D. 模型训练节点

20. 知识库检索中的 Top-K 表示：

A. 文档总页数
B. 每次召回的相关片段数量
C. 模型温度
D. 最大 Token 数

21. 工作流中的 DAG 指：

A. 有向无环图
B. 双向循环图
C. 动态代理网关
D. 数据聚合组

22. 下列哪种结构最适合“同时查询航班、天气和酒店”：

A. 单分支顺序
B. 并行执行后汇聚
C. 无限循环
D. 只用一个 LLM 节点

23. 循环节点最重要的安全设计是：

A. 只设置业务退出条件
B. 只设置最大迭代次数
C. 同时设置业务退出条件和最大迭代次数
D. 不设置任何条件

24. 条件分支缺少兜底路径时，最可能出现：

A. 成本降低
B. 未覆盖意图导致流程中断
C. 模型自动修复分支
D. 并行分支自动合并

五、工具与多智能体（25–29）

25. Function Schema 中，描述“何时使用、何时不使用”的部分主要是：

A. 工具名称
B. 工具描述
C. 返回格式
D. 鉴权方式

26. 工具执行失败时，推荐的做法是：

A. 直接抛出未捕获异常
B. 返回统一 JSON，包含 status、error 类型、描述和修复建议
C. 静默返回空字符串
D. 让工作流崩溃后重试

27. 多智能体协作的三支柱不包括：

A. 角色与目标
B. 工具与消息
C. 共享记忆
D. 统一使用同一个模型

28. “编码 Agent → 审查 Agent → 文档 Agent”属于：

A. 顺序接力
B. 辩论协作
C. 层级分工
D. 并行检索

29. 多智能体系统中的共享记忆主要解决：

A. 模型参数过多
B. 各 Agent 对任务进度、中间结果和背景知识认知不一致
C. API 调用次数太少
D. 提示词太长

六、评估、部署与安全（30–34）

30. TTFT 指的是：

A. 完整任务总耗时
B. 从请求到生成第一个 Token 的时间
C. 工具调用失败率
D. 模型训练时间

31. 智能体测试金字塔从下到上通常是：

A. 端到端 → 集成 → 单元
B. 单元 → 集成 → 端到端
C. 单元 → 端到端 → 集成
D. 集成 → 单元 → 端到端

32. 无状态 API 设计的主要好处是：

A. 必须保存所有会话
B. 便于水平扩展和高可用
C. 不需要数据库
D. 一定比有状态更便宜

33. 提示注入与工具滥用的区别是：

A. 两者完全相同
B. 提示注入是篡改/绕过指令，工具滥用是诱导调用工具做危险操作
C. 提示注入只发生在训练阶段
D. 工具滥用只发生在部署阶段

34. 对“删除数据、资金支付、修改核心配置”等高危操作，最合理的策略是：

A. 让智能体直接执行，提高效率
B. 只给智能体只读权限
C. 智能体生成确认请求，由人工审批后执行
D. 关闭所有日志

答案与解析

1. B。智能体的核心是目标驱动的自主闭环，不是文本长度或语言数量。
2. D。四大特征是自主性、反应性、主动目标驱动、社交能力；“完全无监督”不是课程定义。
3. B。反思是对比目标与结果、发现偏差并调整策略。
4. B。记忆模块负责短期上下文和长期知识/经验。
5. B。SMART 的 R 是 Reasoning（推理）。
6. B。传统对话 AI 是规则/意图匹配的被动响应，智能体是目标驱动、可调用工具。
7. D。提示词基本结构是指令、上下文、输入数据、输出格式。
8. D。输出格式规定结果长什么样。
9. B。CRISPE 是重量级框架，适合复杂专业任务。
10. B。Action、Purpose、Expectation。
11. B。system prompt 定义角色、边界、行为准则和输出规范。
12. B。messages 承载角色和对话内容。
13. B。temperature 越高越发散、多样。
14. B。ReAct = Thought → Action → Observation。
15. B。ReAct 能调用工具、读取真实反馈并多步调整。
16. B。RAG 是检索增强生成。
17. B。建库和检索必须使用同一个 Embedding 模型。
18. B。切得太大噪声多、Token 成本高。
19. D。知识库问答工作流不需要“模型训练节点”。
20. B。Top-K 是召回片段数量。
21. A。DAG = 有向无环图。
22. B。多个独立查询适合并行后汇聚。
23. C。业务退出条件 + 最大迭代次数，双重保障。
24. B。没有兜底路径，未覆盖意图会中断。
25. B。工具描述负责说明适用与不适用场景。
26. B。结构化错误返回能让 LLM 识别并修正。
27. D。多智能体不要求统一使用同一个模型。
28. A。线性流转是顺序接力。
29. B。共享记忆保证任务进度、中间结果和背景知识一致。
30. B。TTFT 是首 Token 时间。
31. B。单元 → 集成 → 端到端。
32. B。无状态便于水平扩展和高可用。
33. B。提示注入针对指令，工具滥用针对工具调用。
34. C。高危操作必须人工审批，智能体只生成确认请求。

错题归因表

正确率建议：

• 90% 以上：重点回看错题和易混概念。
• 80%–89%：按错题章节重读，再做一遍。
• 80% 以下：回到 知识地图 和对应章节，重新建立主线。