C#面试题分享（一）
2025/12/17 23:34:52
你以为 AI 不听话，其实是你把它当傻子喂了
最近一年，在做 Agent 的过程中反复遇到一个问题：
模型能力没问题，Prompt 也不算差，但 Agent 就是各种跑偏。
可能你跟胖虎一样都有过相同的困惑： Claude、GPT 都这么强了，怎么还像个“刚入职三天的实习生”？
后来才慢慢意识到一个残酷的事实：
Agent 不符合预期，80% 不是模型的问题，而是你给它的上下文太烂。
Anthropic 把这件事起了一个很高级的名字：Context Engineering（上下文工程），Context Engineering 就是管理模型看到的信息
翻译成人话就是：
你不能一边嫌 Agent 不聪明，一边又往它脑子里疯狂塞垃圾。
模型的“注意力预算”是有限的，时刻要记住把最少、最精华、最有用的信息给到模型才能避免让模型的注意力分散
下面我们一起聊聊：到底怎么把 Agent 的上下文喂对。
一、先把 Agent 当“人”，别当“神”
很多人一上来就犯一个错误：
“你是一个非常非常非常厉害的 AI，请你自主思考、自主决策、自主完成所有事情。”
翻译一下就是：“我也不知道要你干嘛，但你自己看着办吧。”
然后模型真的就——看、着、办、了。
正确姿势是啥？
👉先给 Agent 一个明确身份。
- 你是客服，就别让它顺便做销售
- 你是故障诊断，就别让它顺便安慰用户
- 一个 Agent 干一件事，不行就拆
Agent 最大的敌人不是能力不足， 而是你让它精神分裂。
二、你得告诉 Agent：啥叫“算完成了”
这是我见过最常见、也最隐蔽的坑。
很多 Prompt 长这样：
“请你帮我分析一下当前情况，并给出合理建议。”
问题来了：啥叫合理？多合理？给几条？给到什么程度？
模型只能靠“感觉”。
而你拿“感觉”去要求一个工程系统， 翻车只是时间问题。
一个靠谱的 Agent，上下文里一定有三件事：
- 任务目标：你到底要它干啥
- 输出形态：返回 JSON？列表？一句话？
- 任务执行的 workflow：先做什么？再做什么？逻辑依赖关系是什么？
不给完成标准，就别怪 Agent 自由发挥。
三、上下文不是越多越好，是越“该有”越好
很多人做 Agent 的思路是：
“模型记性不好？那我多给点。”
于是：
- 全量历史对话
- 全量数据库结果
- 全量日志
- 全量注释
一股脑全塞进去。
结果就是：模型啥都看了，但啥也没记住。
Anthropic 给这个现象起了个名字：Context Rot（上下文腐烂）
正确的上下文，应该是“分层加载”的：
- 不变的规则：一直在
- 当前状态：只放当前节点
- 实时数据：只放筛选后的
Agent 的上下文， 应该像分页加载，而不是数据库 dump。 要做“搜索式 Agent”，而不是“记忆式 Agent”
四、别指望 Agent“自己悟流程”
很多人默认认为：
“模型这么聪明，应该知道先干啥再干啥吧？”
不，它不知道。
你不给 SOP，它就会即兴发挥； 你不给顺序，它就会跳步骤。
工程上最稳的做法就一件事：
👉把 SOP 写进上下文。
比如：
- Step 1：判断问题类型
- Step 2：是否需要调用工具
- Step 3：根据结果生成结论
SOP 的作用不是限制模型， 而是帮它把注意力放在正确的顺序上。
五、工具不是“能力增强”，是“行为约束”
Agent 一旦开始用工具，很多人就会犯下另一个大错：
工具越多，Agent 越强。
实际上通常是：
工具越多，Agent 越懵。
工具设计有个特别朴素的原则：
如果人分不清该用哪个工具， 模型一定分不清。
所以：
- 一个工具只干一件事
- 输入输出别玩花活
- 返回结果要“短、准、结构化”
工具不是给 Agent 加能力， 是帮它少犯错。
六、Few-shot 是“示范动作”，不是“百科全书”
很多 Prompt 翻车，是死在 Few-shot 上的。
典型症状是：
“我怕模型出错，干脆把所有 case 都塞进去。”
最后：
- Prompt 巨长
- 模型注意力稀释
- 该学的没学会
正确姿势是：
- 选3～5 个典型路径
- 教“决策模式”，不是覆盖所有情况
- 尤其要放最容易犯错的例子
示例是范式，不是说明书。
七、长任务不加记忆，Agent 一定失忆
你指望一个上下文窗口，让 Agent 连续工作半小时以上？
那基本属于：
让金鱼背圆周率。
真正能跑起来的 Agent，一定有两样东西：
- 外部记忆
- 保存状态
- 保存关键决策
- 上下文压缩
- 定期总结
- 清掉历史噪音
Agent 能不能“连续干活”， 本质上是记忆工程，而不是 Prompt 工程。
八、单 Agent 扛不住，就别硬撑
当你发现 Prompt 越写越长、 Agent 越来越不稳定时，
通常不是你写得不够好， 而是该拆 Agent 了。
一个好用的结构是：
- 主 Agent：规划 + 汇总
- 子 Agent：深度检索 / 长推理 / 专项分析
子 Agent 怎么回来？
👉只带摘要，不带原文。
这是控制上下文规模的终极解法。
一句话总结
Agent 不是不聪明， 是你给它的上下文太随意。
Prompt 只是门面，上下文工程才是地基。
当你开始把：
- 角色
- 预期
- 状态
- SOP
- 工具
- 记忆
都当成“工程资产”来设计时，Agent 才会从“玄学玩具”，变成一个能稳定交付的系统。
思考时刻
如何让不懂技术的人能够快速构建一个领域专家 Agent？下次我们再继续聊聊 Anthropic 是如何用 Skill 来让 Agent 具备可组合、可扩展的领域专业能力的
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。