腾讯面试官问：为什么很多人做不出企业级Agent？核心问题是哪？看完这篇你就懂了！

一、最大的问题：你以为你在做 Agent，但你只是在做“聊天机器人”

很多同学做 Agent 的默认思路：

• 输入一句话
• 模型自动产生答案
• 偶尔加个 tool-calling

看起来像 ReAct，实际上只是一个“套壳问答机器人”。

真正的企业 Agent 是什么？

能够执行任务，而不是仅仅生成文字。

比如我们训练营原创项目里，银行的“拓业智询”Agent，需要完成的动作包括：

• 自动查政策
• 自动查行业数据
• 自动分析利润率变化
• 自动生成图表
• 自动比对同行
• 自动提取重点指标
• 自动生成结构化建议报告

而不是“根据我理解，行业可能……”这种空话。

你缺的是：

行动能力（Action）

规划能力（Planning）

工具链调用（Function calling）

记忆与变量管理（Memory）

不是回答，而是执行任务链路。

二、第二大问题：你的工具链缺乏“Schema 级逻辑”

训练营第一周我们重点讲了一个东西：

企业级 Agent 的工具不是“函数”，而是“协议”。

什么意思？

举个例子：search_flights(origin, destination, date)你以为它是一个工具。

但在企业环境里，它是一条 规则链：

• 参数是否必填？
• 可以为空？
• 模型是否知道字段作用？
• 有歧义吗？
• 会不会误触发？
• 出错后是否有 retry？
• 是否需要 result validation？

很多新手只写了函数，却没有设计：

• 工具语义边界
• 参数约束
• 输入检查
• 输出规范
• 错误类型
• 重试策略

最终导致模型“乱点工具”。

企业级 Agent 需要的是：能严格传参、严格规范、严格纠错的工具链，不是随便写个函数名。

三、第三大问题：你没有“短期记忆 + 长期记忆 + 变量注入”

这是新手做 Agent 永远跨不过去的一道坎。

举个训练营项目里的例子：

• 用户第一轮说：“我想去北京玩三天。”
• 第二轮说：“下周一出发。”
• 第三轮说：“帮我查机票。”

如果你没有 Memory，模型会变成：

“请提供出发城市？”

“三天是几月几号？”

“去哪？”

你会发现，模型没有能力“记住”事实，也无法调用历史变量。

真正的多轮 Agent 要做到：

• 每轮提取关键字段
• 每轮更新 Memory
• 系统提示里动态注入变量
• 工具调用时自动填充之前确定过的参数

这就是训练营项目里我们教的 Long-term Memory + Variable Injection。

如果你连 Memory 都没有，你做出来的不是 Agent，只是一个反复问问题的 ChatGPT。

四、第四大问题：你没有“端到端执行链路”，而不是“单点优化”

很多人会：

• 研究 Prompt
• 研究 RAG
• 研究 Tool calling
• 研究 SQL
• 研究多轮对话

但一旦让他“把所有模块串起来”，就绷不住了。

企业级 Agent 是一条链路：

1. 用户输入
2. 意图识别（Intent）
3. 动态函数路由（Tool subset）
4. 规划（Plan）
5. 工具调用（Action）
6. 观察结果（Observation）
7. 更新 Memory
8. 再次规划
9. 最终输出

任何一环掉链子，Agent 就无法执行任务。

新人最大的误区就是“只优化局部”，完全没有端到端思维。

五、总结：为什么你做不出 Agent？

本质原因只有一个：缺的不是模型能力，而是系统工程能力。

缺的可能是：

• 任务规划（ReAct / Plan-Execute）
• 严格的工具 Schema
• 记忆体系
• 错误恢复机制
• 端到端执行链路
• 工具与工具之间的逻辑关系
• 数据结构设计
• 动态变量自动注入

这些内容，恰好全部是我们训练营第一周重点讲的内容。

说个很现实的事实，企业不缺模型，缺的是能把模型接到业务上的人，有了这些人，产品、业务才能落地商业化，才能挣钱。

最后

为了助力朋友们跳槽面试、升职加薪、职业困境，提高自己的技术，本文给大家整了一套涵盖AI大模型所有技术栈的快速学习方法和笔记。目前已经收到了七八个网友的反馈，说是面试问到了很多这里面的知识点。

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面试题展示

1、请解释一下BERT模型的原理和应用场景。

答案：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，通过双向Transformer编码器来学习文本的表示。它在自然语言处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。

2、什么是序列到序列模型（Seq2Seq），并举例说明其在自然语言处理中的应用。

答案：Seq2Seq模型是一种将一个序列映射到另一个序列的模型，常用于机器翻译、对话生成等任务。例如，将英文句子翻译成法文句子。

3、请解释一下Transformer模型的原理和优势。

答案：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，用于处理序列数据。它的优势在于能够并行计算，减少了训练时间，并且在很多自然语言处理任务中表现出色。

4、什么是注意力机制（Attention Mechanism），并举例说明其在深度学习中的应用。

答案：注意力机制是一种机制，用于给予模型对不同部分输入的不同权重。在深度学习中，注意力机制常用于提升模型在处理长序列数据时的性能，如机器翻译、文本摘要等任务。

5、请解释一下卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用，并说明其优势。

答案：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，通过卷积层和池化层提取图像特征。它在计算机视觉任务中广泛应用，如图像分类、目标检测等，并且具有参数共享和平移不变性等优势。

6、请解释一下生成对抗网络（GAN）的原理和应用。

答案：GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性网络结构，用于生成逼真的数据样本。它在图像生成、图像修复等任务中取得了很好的效果。

7、请解释一下强化学习（Reinforcement Learning）的原理和应用。

答案：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。它在游戏领域、机器人控制等领域有广泛的应用。

8、请解释一下自监督学习（Self-Supervised Learning）的原理和优势。

答案：自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型自动生成标签进行训练。它在数据标注困难的情况下有很大的优势。

9、解释一下迁移学习（Transfer Learning）的原理和应用。

答案：迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上的学习方法。它在数据稀缺或新任务数据量较小时有很好的效果。

10、请解释一下模型蒸馏（Model Distillation）的原理和应用。

答案：模型蒸馏是一种通过训练一个小模型来近似一个大模型的方法。它可以减少模型的计算和存储开销，并在移动端部署时有很大的优势。

11、请解释一下LSTM（Long Short-Term Memory）模型的原理和应用场景。

答案：LSTM是一种特殊的循环神经网络结构，用于处理序列数据。它通过门控单元来学习长期依赖关系，常用于语言建模、时间序列预测等任务。

12、请解释一下BERT模型的原理和应用场景。

答案：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，通过双向Transformer编码器来学习文本的表示。它在自然语言处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。

13、什么是注意力机制（Attention Mechanism），并举例说明其在深度学习中的应用。

答案：注意力机制是一种机制，用于给予模型对不同部分输入的不同权重。在深度学习中，注意力机制常用于提升模型在处理长序列数据时的性能，如机器翻译、文本摘要等任务。

14、请解释一下生成对抗网络（GAN）的原理和应用。

答案：GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性网络结构，用于生成逼真的数据样本。它在图像生成、图像修复等任务中取得了很好的效果。

15、请解释一下卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用，并说明其优势。

答案：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，通过卷积层和池化层提取图像特征。它在计算机视觉任务中广泛应用，如图像分类、目标检测等，并且具有参数共享和平移不变性等优势。

16、请解释一下强化学习（Reinforcement Learning）的原理和应用。

答案：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。它在游戏领域、机器人控制等领域有广泛的应用。

17、请解释一下自监督学习（Self-Supervised Learning）的原理和优势。

答案：自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型自动生成标签进行训练。它在数据标注困难的情况下有很大的优势。

18、请解释一下迁移学习（Transfer Learning）的原理和应用。

答案：迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上的学习方法。它在数据稀缺或新任务数据量较小时有很好的效果。

19、请解释一下模型蒸馏（Model Distillation）的原理和应用。

答案：模型蒸馏是一种通过训练一个小模型来近似一个大模型的方法。它可以减少模型的计算和存储开销，并在移动端部署时有很大的优势。

20、请解释一下BERT中的Masked Language Model（MLM）任务及其作用。

答案：MLM是BERT预训练任务之一，通过在输入文本中随机mask掉一部分词汇，让模型预测这些被mask掉的词汇。

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