学习 Agent 踩坑笔记：从 ReAct 到数分 Agent 架构设计

最近深耕Agent相关知识，顺便刷了不少面试考点，分享下自己的学习理解和面试高频问题，纯干货总结！很多人分不清ReAct的核心逻辑，其实它的核心就是思考-行动-观察-迭代的闭环，区别于纯思维推理，它可以联动外部工具、实时获取信息，完美解决大模型知识滞后、不会实操的短板。
关于Agent任务拆解，我总结了一套实用逻辑：先区分核心任务和辅助任务，再梳理子任务的优先级与依赖关系，剔除无效步骤，同时保证每个子任务可落地、可调用工具。以数分Agent设计为例，整体流程可以拆解为：理解业务分析需求、拆分统计维度、调取数据库数据、清洗异常脏数据、完成数据统计对比、生成分析报告、给出优化建议，全程支持自动纠错和重试。
另外整理了超多高频面试题型，按技术模块分超级清晰：一是基础范式题，ReAct、Reflexion、Plan&Execute的区别和落地优劣；二是实操设计题，如何解决数分Agent的数据偏差、任务卡死问题；三是优化题，怎么降低Agent的幻觉、提升多轮任务稳定性。面试反问也可以问团队Agent迭代方向、业务落地难点这些。