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状态机相关面试题
有一个状态机模型时，如何设计状态、转移、异常路径和覆盖率测试？
这题考状态机测试的建模能力。高质量答案要先把状态机拆成状态、事件、转移、守卫条件和动作，再说明如何覆盖正常路径、非法转移、异常恢复、并发和持久化一致性，最后用覆盖矩阵和运行证据证明测试有效。
Spring AI Alibaba Graph 的底层原理是什么，图式编排如何表达 Agent 节点、状态流转、条件分支和工具调用？
这题考察对图式 Agent 编排的理解，重点是状态、节点、边、条件路由、工具调用、失败处理和可测试性，而不是背某个版本的 API。
AI 应用开发中的原子状态机是什么？如何用有限状态、原子转移和异常状态约束执行流程，避免状态错乱、重复执行和异常无法收敛？
这道题考察 AI 应用或 Agent runtime 的流程约束能力。原子状态机不是让大模型自由决定下一步，而是把执行拆成有限状态、受控事件和原子转移：每次转移都校验前置状态、写入持久状态、绑定幂等键或执行记录，再推进任务或恢复异常。它解决的是状态错乱、重复执行、异常恢复、并发竞争和流程无法收敛问题。好的回答要能讲出状态集合、转移表、异常状态、幂等、锁/CAS、step budget、可观测性和验证指标。
AI Agent 遇到上下文污染、任务过长或工具结果不可靠时，如何用上下文裁剪、状态机拆分和工具链治理提升稳定性？
这题考 Agent 稳定性治理。关键是把上下文污染、长任务失控和工具不可靠拆开处理：上下文裁剪保证输入干净，状态机拆分保证任务可控，工具链治理保证外部结果可验证，再用 trace、回放、评测和恢复策略形成生产闭环。
多 Agent 运行时如何基于任务复杂度、风险等级和运行时信号，在单 Agent、规划-执行、并行候选和监督校验之间动态切换，并保证状态迁移和幂等一致？
这题考多 Agent 策略路由与运行时切换。回答要说明哪些策略可选、切换信号是什么、如何保持状态一致，以及如何评估策略选择是否有效。