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状态管理相关面试题
AI 面试系统中，多轮对话记忆如何用 Redis 存储、过期和隔离？
这题考 AI 面试系统里的短期会话记忆设计。回答要围绕 Redis 如何保存多轮对话状态、控制 TTL、做用户/会话隔离、处理并发和失败恢复，不能泛化成抽象 Agent 记忆。
在现有 LangGraph Agent 上新增功能时，如何设计节点、边、state schema、工具注册和回归测试？
这题考的是把 Agent 功能扩展做成可维护的状态机工程，而不是在一个大 prompt 或一个大节点里继续堆逻辑。高质量回答应说明如何先界定新功能的触发条件和输出契约，再决定是否新增节点、边、state 字段和工具，并用可回放测试证明新增路径没有破坏原有 Agent 行为。
多 Agent 协作时，Agent 之间如何传递状态、消息和工具结果，并避免并发读写冲突？
这道题考察多 Agent 系统的状态建模、通信协议、工具结果传递和并发一致性设计。好答案不能停留在 Agent 之间互相发消息，而要区分临时对话消息、可持久化任务状态、不可变工具产物和需要事务保护的共享资源。回答边界应覆盖消息队列或事件总线、共享状态存储、编排器协调、版本号或乐观锁、文件和数据库写入隔离、幂等重试、冲突检测，以及如何用日志和压测证明没有丢消息、重复执行和覆盖写。
Agent 设计中为什么要区分自然语言对话状态和结构化执行状态，分别存什么？
这道题考察 Agent 状态管理的边界意识。高质量回答要把自然语言对话状态和结构化执行状态分开：前者服务于模型理解上下文、用户意图和交互语义；后者服务于工作流执行、工具调用、恢复、审计和一致性控制。两者相互映射但不能混成一大段聊天记录，否则系统会难以恢复、难以测试，也容易产生幻觉状态。
Agent 中输入特征和记忆模块有什么区别，如何分别建模当前请求状态和跨轮上下文？
Agent 的输入特征描述当前请求状态，记忆模块保存跨轮和跨会话的上下文。二者的核心区别在生命周期、更新方式、存储介质和使用目标：输入特征偏实时、短暂、结构化，记忆偏持久、可检索、需要治理。
Agent 系统里上下文缓存有什么价值，如何用它处理频繁复用的系统指令并降低冗余上下文成本？
这题考 Agent 上下文缓存和 prompt caching。核心是把稳定系统指令、工具协议和安全策略作为可缓存前缀，把用户问题、检索材料和工具结果作为动态上下文，并通过版本、权限作用域和失效机制避免缓存污染。
可中断的 Agent 系统如何设计，怎样保存执行状态、恢复任务并处理用户打断？
这题从后端视角考察可中断 Agent 的状态机、持久化和恢复设计。好的回答要说明 Agent 执行不是一次同步请求，而是可暂停、可恢复、可取消、可重试的长任务。核心包括任务状态模型、步骤 checkpoint、幂等工具调用、用户打断语义、恢复策略、并发控制和可观测性。
构建 AI Agent 时，Memory 机制通常如何分层设计，短期上下文、长期记忆和检索注入分别解决什么问题？
这题考察的是候选人是否理解 Agent Memory 不是一个简单向量库，而是一套分层状态管理和检索注入机制。回答要区分短期上下文、工作记忆、长期记忆、外部知识检索和写入更新策略，并说明每层解决的问题、成本权衡、失效模式和评估方法。