大模型LLM开发面试题10题（基于智能体和Dify）

问题1：如何设计一个基于LLM的智能体架构？

// 智能体架构核心组件
class IntelligentAgent {
  constructor(llmBackend, memoryModule, actionExecutor) {
    this.llm = llmBackend; // LLM核心
    this.memory = memoryModule; // 记忆模块
    this.executor = actionExecutor; // 执行模块
    this.plugins = []; // 插件系统
  }

  async processInput(input) {
    // 1. 上下文检索
    const context = await this.memory.retrieve(input);
    
    // 2. LLM处理
    const response = await this.llm.generate({
      prompt: input,
      context: context
    });
    
    // 3. 动作执行
    const action = this.parseAction(response);
    return this.executor.execute(action);
  }
}
  

设计要点：模块化架构、上下文管理、插件扩展能力

问题2：如何实现智能体的长期记忆？

// 基于向量数据库的记忆系统
class VectorMemory {
  constructor(vectorDB) {
    this.db = vectorDB;
    this.maxContextLength = 1000; // 最大上下文长度
  }

  async store(conversation) {
    // 生成嵌入向量
    const embedding = await generateEmbedding(conversation);
    // 存储到向量数据库
    await this.db.insert({
      text: conversation,
      embedding: embedding,
      timestamp: Date.now()
    });
  }

  async retrieve(query, topK=3) {
    const queryEmbedding = await generateEmbedding(query);
    return this.db.query(queryEmbedding, {topK});
  }
}
  

问题3：如何评估LLM智能体的性能？

• 准确性测试：使用标准问题集评估回答准确率
• 连贯性评估：人工评分对话流畅度
• 效率指标：响应时间、Token使用量
• 安全性测试：对抗性提示检测

问题4：Dify平台的核心优势是什么？

// Dify核心功能示例
const difyFeatures = {
  visualWorkflow: true, // 可视化工作流构建
  modelManagement: {
    support: ['GPT-4', 'Claude', 'LLaMA'],
    fineTuning: true
  },
  deploymentOptions: {
    api: true,
    webApp: true,
    plugin: true
  },
  evaluationTools: {
    automaticTesting: true,
    abTesting: true
  }
};
  

问题5：如何处理智能体的幻觉问题？

// 幻觉缓解策略
function mitigateHallucination(response) {
  // 1. 事实核查
  if (requiresFactCheck(response)) {
    return factCheckAPI.verify(response);
  }
  
  // 2. 置信度阈值
  if (response.confidence < 0.7) {
    return "我不太确定这个信息是否准确";
  }
  
  // 3. 来源标注
  return `${response.text}\n[来源: ${response.sources.join(', ')}]`;
}
  

问题6：如何实现多智能体协作？

// 多智能体协调器
class AgentOrchestrator {
  constructor(agents) {
    this.agents = agents; // 专家智能体集合
  }

  async coordinate(task) {
    // 1. 路由到合适的智能体
    const router = new AgentRouter(this.agents);
    const primaryAgent = router.route(task);
    
    // 2. 执行主要处理
    let result = await primaryAgent.handle(task);
    
    // 3. 需要时请求其他智能体
    if (result.requiresSpecialist) {
      const specialist = this.agents.find(a => a.specialty === result.requiredSpecialty);
      result = await specialist.assist(result);
    }
    
    return result;
  }
}
  

问题7：如何优化智能体的响应速度？

• 实现响应缓存层
• 使用更小的蒸馏模型处理简单查询
• 预生成常见问题的回答
• 流式传输部分响应

问题8：如何设计智能体的插件系统？

// 插件系统实现
class PluginSystem {
  constructor() {
    this.plugins = new Map();
  }

  register(plugin) {
    this.plugins.set(plugin.name, plugin);
  }

  async execute(pluginName, input) {
    const plugin = this.plugins.get(pluginName);
    if (!plugin) throw new Error('Plugin not found');
    
    // 安全检查
    if (!this.safetyCheck(plugin, input)) {
      throw new Error('Safety check failed');
    }
    
    return plugin.execute(input);
  }
}

// 示例插件
class CalculatorPlugin {
  constructor() {
    this.name = 'calculator';
  }
  
  execute(input) {
    return eval(input); // 注意：实际实现中应使用更安全的表达式求值
  }
}
  

问题9：如何实现智能体的持续学习？

// 持续学习模块
class ContinuousLearner {
  constructor(llm, feedbackDB) {
    this.llm = llm;
    this.feedbackDB = feedbackDB;
    this.learningQueue = [];
  }

  async processFeedback(feedback) {
    this.learningQueue.push(feedback);
    
    // 批量处理
    if (this.learningQueue.length >= 100) {
      await this.batchLearn();
    }
  }

  async batchLearn() {
    const batch = this.learningQueue.splice(0, 100);
    const trainingData = this.prepareTrainingData(batch);
    
    // 微调模型
    await this.llm.fineTune(trainingData);
  }
}
  

问题10：如何确保智能体的安全性？

// 安全防护系统
class SafetyLayer {
  constructor() {
    this.filters = [
      new ToxicityFilter(),
      new PIIFilter(),
      new JailbreakDetector()
    ];
  }

  async check(input) {
    for (const filter of this.filters) {
      const result = await filter.analyze(input);
      if (result.block) {
        return {
          safe: false,
          reason: result.reason
        };
      }
    }
    return {safe: true};
  }
}

// 示例过滤器
class PIIFilter {
  async analyze(text) {
    const regex = /(?:\d{4}[- ]?){4}|\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b/g;
    return {
      block: regex.test(text),
      reason: '检测到PII信息'
    };
  }
}