整理了 20 道关于“AI智能体产品经理”的面试题，分享给大家。

像是AI智能体产品经理的面试，基本上会围绕这几个点出题：

基础认知、架构设计、场景落地、问题优化、风险合规、商业价值，还有就是团队协作、趋势洞察等，这是产品经理比较通用的了。

这里面，智能体的“场景落地”还有“问题优化”，会是核心考察点，也就是考察你怎么设计智能体，以及一些现有的智能体项目，该去怎么优化提升等。

一、基础认知

题目1：AI智能体的核心架构是什么？与传统对话机器人的本质区别是什么？

分析：

这个考察的就是对智能体底层逻辑的理解，重点关注的就是要区分“主动执行”和“被动响应”的核心内容。

回答：

再次说一下产品经理的面试回答，要有逻辑性，按1,2,3,4来，你自己也能知道说了哪些，时间控制在3min以内，简单的1-2min就好。

1）第一，AI智能体的核心架构是要遵循 “感知 - 规划 - 执行 - 反馈” 闭环，核心模块包括：意图识别模块（理解用户需求）、任务规划模块（拆分复杂任务，如基于 Chain-of-Thought 算法）、工具调用模块（对接第三方 API / 知识库）、上下文记忆模块（短期对话记忆 + 长期用户偏好记忆）、结果反馈模块（迭代优化执行效果）。

2）第二，与传统对话机器人的本质区别：

①传统机器人是要“被动响应”的，只能根据预设的规则或者问题，进行回答，没有自主决策能力，也无法处理训练的数据之外的任务。

②AI智能体是可以“主动执行”的，具备自主拆解任务、选择工具、迭代优化等能力，不需要用户分步给到一些指令，可以独立完成整个任务。

题目2：智能体的主流开发框架有哪些？各自的核心优势和适应场景是什么？

分析：

考察的是产品经理对于开发框架的了解，虽然会有点技术层面，但是很多大厂，对于产品经理也是要求得知道这个的，因为你了解这个，就能根据对应的项目场景选择合适的框架。

回答：

这种，能回答几个就回答几个。

1）LangChain：

优势：生态最丰富，支持多模型集成（GPT、通义、文心一言等）、工具链完善（知识库搜索、API对接、数据库交互）、文档处理能力强，支持复杂任务拆解与记忆管理，社区资源丰富。

场景：适合企业级的复杂智能体的搭建，比如办公类、B端业务等，或者跨系统集成的，比如整合了ERP、知识库这种的项目，还有就是适合大中型技术团队。

2）LangGraph

优势：基于 LangChain 衍生，主打 “状态流转与循环执行”，支持复杂流程建模（如分支逻辑、循环任务），能解决 LangChain 在长流程、多节点任务中 “线性执行” 的局限。

场景：需要状态管理的复杂任务智能体（如电商售后纠纷处理、工业生产流程监控、医疗问诊引导）、多步骤闭环类产品。

3）AutoGPT

优势：开箱即用，无需复杂配置，支持自主迭代任务（自动拆解子任务、优化执行路径），上手门槛极低，适合非技术背景团队快速验证概念。

场景：C 端轻量化智能体（如个人日程管理、简单信息整理）、MVP 快速验证（如初创团队测试智能体需求可行性）、无需深度定制的简单任务。

4）AgentBuilder

优势：中文生态友好，深度适配字节系模型（如火山方舟），支持可视化拖拽开发（无需大量代码），内置丰富行业模板（电商、办公、客服），合规性内置（数据脱敏、权限管理）。

场景：国内团队快速落地的智能体项目（如电商运营助手、政务咨询智能体）、中小团队（技术资源有限，需高效开发）、需对接字节系生态的产品。

二、架构设计

这个方向，就是一些智能体的设计类问题了，或者就是一些优化调整的。

题目3：如果让你设计一款“办公智能体”，以会议、邮件为主的，你觉得需要哪些核心模块？如何实现一个可以 “自主安排会议” 的任务？

分析：

这就是考察你的智能体产品设计的能力了，要知道怎么设计，哪些重点功能，怎么使用工具，怎么拆解任务等，还有就是一些异常的处理，也要讲一下。

回答：

1）核心模块包括意图识别模块、邮件解析模块、会议规划模块、日历对接模块、工具调用模块、结果反馈模块、权限管理模块。

2）实现步骤分为这几步：

①第一步，意图确认，也就是用户输入一些内容，智能体追问关键信息，最后可以确认清楚用户的意图。

②第二步，获取相关信息，比如会议参与人，需要关联他们的日程，找到空闲的时间，比如会议室，需要关联会议系统，找到每个会议室的空闲时间。

③第三步，会议规划，根据获取到的这些信息，根据人数、要求等，推荐几个合适的时间段的会议室。

④第四步，执行反馈，同步给用户信息，看下用户最终要选择哪个，最终根据用户的选择，自主创建会议、预订会议室、参会人员日程、议题等，同时将这些信息同步给参会人员。

题目4：智能体的工具调用模板如何设计？

分析：

这里就是问你对接的那些工具的问题了，中间怎样调用，对接API，填写参数，返回参数之类的。

回答：

我是这样设计工具调用模板的：

1）第一步，统一工具API接口规范，比如“输入参数”、“输出参数”、“调用权限”，等等。

2）第二步，建立工具库，也就是我们这个智能体需要用到哪些工具，维护好，同时要把这些工具都注册好，后面可以直接使用。

3）第三步，根据用户意图+任务类型，通过“规则匹配+模型推荐”选择好对应的工具。

4）第四步，智能体自动提需用户需求的关键信息，匹配到对应的工具，调用API，填充参数。

5）第五步，等待工具调研返回数据。

题目5：AI 智能体的上下文记忆机制如何设计？如何平衡 “记忆深度” 与 “算力成本”？

分析：

上下文记忆也是个很重要的功能设计，这里主要是考察性能的判断，还有就是和成本的平衡了。

回答：

1）上下文记忆机制的设计：

①首先，要将这个记忆机制分开，“短期记忆”、“长期记忆”，是需要进行两套不一样的设计逻辑的。

②短期记忆，存储当前对话轮次的关键信息（如用户需求、已执行步骤、工具返回结果），采用滑动窗口机制，保留最近 5-10 轮对话就好，基本上就是一个对话任务里的。

③长期记忆，要扩散出去，不能局限于某一个任务，要储存用户偏好、历史任务记录等，还要采用向量数据库存储，支持快速检索。

④执行新的任务时，要先快速检索长期记忆，获取用户的偏好之类的，再结合短期记忆，补全当前的任务信息，这样就既能保证适合用户，又能有基于任务本身的上下文参考。

2）平衡“记忆深度”和“算力成本”

①理论上讲，前者越多，需要的后者成本肯定是越大的，这个是正比，但是我们可以通过一些方案，做到两者的平衡。

②第一，可以采取分级记忆的模式，对于用户本身的一些偏好信息，还有任务中的核心信息，我们要完整存储，对于一些临时数据，或者冗余对话，我们可以做定时清理。

③第二，可以动态调整短期记忆保留的对话数量，比如简单的任务，可以少保留一些，复杂的任务多保留几轮。

④第三，使用缓存，对于高频访问的长期记忆，比如常用工具参数、用户的固定偏好等，可以缓存至本地，减少数据库查询消耗。

⑤这样，就可以实现两者间的一个平衡。