AI 编码 Agent 面对大型仓库时，如何设计上下文检索策略而不是把整个仓库塞进提示词？
本文解释编码 Agent 在大型仓库中基于任务相关性分层检索上下文的策略，包括符号索引、调用图、近期变更三层，并通过具体场景说明实现决策和失败边界。
核心关键词编码 Agent 大仓库上下文检索策略
面试知识索引 · 分类、标签与搜索
AI Agent · Prompt面试题，24 道完整答案
AI Agent · Prompt面试题第 1 页，显示第 1–24 题，共找到 24 道完整解析，可继续按分类、标签与关键词缩小范围。
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如何验证 LLM 裁判与人工评审的一致性
如何验证 LLM 裁判与人工评审的一致性 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明LLM 裁判 人工一致性 校准的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词LLM 裁判 人工一致性 校准 - 0003
用 LLM 作为裁判评估 Agent 输出的基本做法与前提条件
用 LLM 作为裁判评估 Agent 输出的基本做法与前提条件 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明LLM as judge Agent 评估 前提的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词LLM as judge Agent 评估 前提 - 0004
修改 Agent 的系统提示词后应跑哪些回归评估
修改 Agent 的系统提示词后应跑哪些回归评估 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Agent 提示词修改 回归评估 范围的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Agent 提示词修改 回归评估 范围 - 0005
Prompt Chaining 工作流适合什么类型的任务，何时不该用？
Prompt Chaining 工作流适合什么类型的任务，何时不该用？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明prompt chaining 工作流 适用场景的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词prompt chaining 工作流 适用场景 - 0006
MCP 的 completion/complete 接口为提示参数与资源模板变量提供自动补全，返回结构如何设计？
MCP 的 completion/complete 接口为提示参数与资源模板变量提供自动补全，返回结构如何设计？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明MCP completion complete 自动补全的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词MCP completion complete 自动补全 - 0007
MCP 提示消息中嵌入的 EmbeddedResource 与 ImageContent 等块类型如何在上下文中呈现？
MCP 提示消息中嵌入的 EmbeddedResource 与 ImageContent 等块类型如何在上下文中呈现？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明MCP EmbeddedResource prompt 内容块的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词MCP EmbeddedResource prompt 内容块 - 0008
MCP 中 Prompt（提示模板）由用户驱动的设计意图是什么，与工具、资源的触发主体差异在哪？
MCP 中 Prompt（提示模板）由用户驱动的设计意图是什么，与工具、资源的触发主体差异在哪？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明MCP prompts 提示模板 用户驱动的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词MCP prompts 提示模板 用户驱动 - 0009
MCP 客户端通过 prompts/get 获取提示时，arguments 如何被服务端填充进消息序列？
MCP 客户端通过 prompts/get 获取提示时，arguments 如何被服务端填充进消息序列？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明MCP prompts get arguments 消息的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词MCP prompts get arguments 消息 - 0010
MCP 服务端 capabilities 中 listChanged 和 subscribe 有什么区别？
逐项解释 tools、resources、prompts、logging 的能力声明，区分目录变化和单个资源更新，并用文件索引场景说明发现、缓存失效和订阅的关系。
核心关键词MCP 服务端 capabilities listChanged subscribe 区别 - 0011
检索到的记忆应放在系统提示、对话历史开头还是紧贴最新用户消息，位置对效果有何影响？
检索到的记忆应放在系统提示、对话历史开头还是紧贴最新用户消息，位置对效果有何影响？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Agent 记忆注入 位置 prompt 召回的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Agent 记忆注入 位置 prompt 召回 - 0012
给 Agent 的提示词分配 token 预算时，系统提示、记忆、工具结果、对话历史应如何排优先级？
给 Agent 的提示词分配 token 预算时，系统提示、记忆、工具结果、对话历史应如何排优先级？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Agent prompt token 预算 分配 优先级的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Agent prompt token 预算 分配 优先级 - 0013
为什么多 Agent 系统里每个 Agent 的 system prompt 应该独立优化，而不是共享一份通用提示词？
为什么多 Agent 系统里每个 Agent 的 system prompt 应该独立优化，而不是共享一份通用提示词？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明多 Agent system prompt 独立优化的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词多 Agent system prompt 独立优化 - 0014
Agent 的提示词和工具参数里含用户敏感信息时，日志与 trace 记录应做哪些处理？
Agent 的提示词和工具参数里含用户敏感信息时，日志与 trace 记录应做哪些处理？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Agent 日志 trace 敏感信息脱敏的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Agent 日志 trace 敏感信息脱敏 - 0015
新模型版本灰度上线后 Agent 成功率下降，回滚时除了切回模型还要处理哪些残留状态？
新模型版本灰度上线后 Agent 成功率下降，回滚时除了切回模型还要处理哪些残留状态？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Agent 模型 灰度 回滚的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Agent 模型 灰度 回滚 - 0016
提示词改动导致 Agent 行为回退时，什么情况下应该向前修复而不是直接回滚到旧版本？
提示词改动导致 Agent 行为回退时，什么情况下应该向前修复而不是直接回滚到旧版本？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Agent 提示词 回滚 前修的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Agent 提示词 回滚 前修 - 0017
如何防止 Agent 在回复中泄露系统提示词、内部工具名或其他用户数据？
如何防止 Agent 在回复中泄露系统提示词、内部工具名或其他用户数据？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明防止 LLM 输出泄露系统提示词的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词防止 LLM 输出泄露系统提示词 - 0018
AI Agent 执行生成代码时为什么需要沙箱，仅靠代码审查提示词为何不够？
AI Agent 执行生成代码时为什么需要沙箱，仅靠代码审查提示词为何不够？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Agent 代码执行为何需要沙箱的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Agent 代码执行为何需要沙箱 - 0019
为什么不应把 API 密钥、数据库密码直接写入 Agent 的提示词或上下文？
为什么不应把 API 密钥、数据库密码直接写入 Agent 的提示词或上下文？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明密钥不应写入提示词的原因的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词密钥不应写入提示词的原因 - 0020
仅靠系统提示词中的安全指令能否可靠阻止注入攻击？
仅靠系统提示词中的安全指令能否可靠阻止注入攻击？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明系统提示词安全指令可靠性的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词系统提示词安全指令可靠性 - 0021
模型频繁误读工具返回结果时，应该从结果结构还是提示词哪一端排查？
模型频繁误读工具返回结果时，应该从结果结构还是提示词哪一端排查？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明工具结果 模型误读 排查的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词工具结果 模型误读 排查 - 0022
在 Agent 设计中，什么能力应该做成工具调用而不是写进系统提示词？
在 Agent 设计中，什么能力应该做成工具调用而不是写进系统提示词？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Agent 工具设计 工具调用 系统提示词 边界的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Agent 工具设计 工具调用 系统提示词 边界 - 0023
Anthropic 的 prompt chaining 工作流在 LangGraph 中如何建模，中间 gate 检查应该放在节点内还是边上？
Anthropic 的 prompt chaining 工作流在 LangGraph 中如何建模，中间 gate 检查应该放在节点内还是边上？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明prompt chaining LangGraph gate 检查的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词prompt chaining LangGraph gate 检查 - 0024
Anthropic 所说的 router 工作流与固定链式工作流区别是什么，适合什么类型的 Agent 任务？
Anthropic 所说的 router 工作流与固定链式工作流区别是什么，适合什么类型的 Agent 任务？ 本文先给出可直接复述的结论，再用最小代码说明Anthropic router workflow 路由工作流的工作方式、判断依据、项目边界和常见误区。
核心关键词Anthropic router workflow 路由工作流