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Agent Skill 如何用渐进式披露按需加载能力说明、执行步骤和工具细节？
这题考察 Agent Skill 的核心机制，以及如何通过渐进式披露降低上下文负担。Skill 不是简单工具函数，而是一组可被 Agent 发现、选择和执行的能力包，通常包含能力说明、适用条件、输入输出、执行步骤、工具依赖和失败处理。渐进式披露的关键是先暴露轻量索引和选择信号，只有命中时再加载详细说明、示例和执行细节。
Agent 系统中 Multi-Agent、One-Agent 和 LLM+Workflow 应如何选型？
这题考 Agent 架构模式选型，回答重点是 Multi-Agent、One-Agent 和 LLM+Workflow 在复杂度、可控性、成本、延迟、可观测性和适用场景上的取舍。
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RAG 文档发生局部更新时，如何通过增量索引避免全量重新向量化，并保证检索结果一致？
这题考生产级 RAG 数据更新。回答要讲文档版本、chunk 变更检测、增量 embedding、索引原子切换、删除 tombstone 和检索一致性。