AI Agent 面试题日报(Day5)- 项目经验 · 业务场景 · 趋势洞察

┌──────────────────────────────────────────────────────┐│  Problem（问题）                                       ││  ↓ 业务痛点 + 技术挑战                                ││  Action（行动）                                        ││  ↓ 你的方案 + 你的贡献                                ││  Result（结果）                                        ││  ↓ 量化指标 + 业务价值                                │└──────────────────────────────────────────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────────────┐│  用户提问                                              ││  "我昨天买的冰箱什么时候能到？"                       ││  ↓                                                    ││  意图识别 → 订单查询                                  ││  ↓                                                    ││  工具调用: order_api.get_status(order_id)             ││  ↓                                                    ││  RAG 检索: 物流政策                                   ││  ↓                                                    ││  LLM 整合 + 润色                                      ││  ↓                                                    ││  "您的订单 20260612001 预计明天 14:00 送达..."         │└──────────────────────────────────────────────────────┘

from langgraph.graph import StateGraph, START, ENDclass AnalystState(TypedDict):    question: str          # 业务问题    schema: str            # 数据库 schema    sql: str               # 生成的 SQL    result: list           # 查询结果    chart: str             # 图表 URLdef understand(state):    # 1. 理解问题    """提取关键指标、时间范围、过滤条件"""    ...def get_schema(state):    # 2. 获取表结构    """从 MySQL information_schema 读取"""    ...def generate_sql(state):  # 3. 生成 SQL    prompt = f"Schema: {state['schema']}\n问题: {state['question']}\nSQL:"    state["sql"] = llm.invoke(prompt)    ...def execute_sql(state):   # 4. 执行 + 容错    try:        state["result"] = db.execute(state["sql"])    except Exception as e:        # 错误反馈，让 LLM 重新生成        state["error"] = str(e)        return "fix_sql"    ...def visualize(state):     # 5. 自动可视化    """根据结果类型选择柱状图/折线图/饼图"""    ...

┌──────────────────────────────────────────────────────┐│  趋势一: 多模态 Agent (Vision + Audio + Tool)         ││  趋势二: Agent 操作系统 (AOS)                          ││  趋势三: 端侧 Agent (小模型 + 本地化)                  ││  趋势四: Agent 安全 (Sandbox + 权限控制)               ││  趋势五: Agent 协作网络 (Agent-to-Agent Protocol)      │└──────────────────────────────────────────────────────┘

2023: Prompt Engineering  ↓2024: Single Agent (Tool Calling)  ↓2025: Workflow Agent (LangGraph)  ↓2026: Multi-Agent Collaboration (CrewAI / AutoGen)  ↓未来: Agent 自治组织 (DAO-style)

云端大模型 (GPT-4)        →  100% 云端推理  ↓开源大模型 (Llama 70B)    →  私有云部署  ↓压缩模型 (qwen3.5:7b)     →  本地 GPU  ↓端侧模型 (Phi-3 mini)     →  手机/笔记本  ↓未来: 永远在线的个人 Agent