2026年暑期腾讯AI Agent实习面试题
本文详细介绍了从零开始设计对话Agent的完整流程，涵盖了会话路由、输入处理、上下文装配、Agentic Loop核心循环以及回合收尾五个关键步骤。重点阐述了如何通过会话路由维护对话状态，如何处理和装配用户输入与系统上下文，以及如何通过核心循环实现模型的迭代调用和工具执行。文章还讨论了退出条件和最终结果输出，为设计高效、连贯的对话系统提供了实用指导。
你如何从0设计一个对话Agent 的流程， 主要状态有哪些？
1️⃣ 会话路由（Session Routing）
按 sessionId 维护会话状态（消息历史、usage、权限）
每次请求进入系统后，首先通过 sessionId 查找并加载该会话的完整上下文
维护的信息包括：历史消息记录、token 用量（usage）、当前用户权限级别
确保多轮对话的连贯性，同时做基础的权限校验
2️⃣ 输入处理（Input Processing）
归一化用户输入、解析命令与附件
对用户的原始输入进行标准化处理（去除噪声、统一格式）
识别并解析特殊命令（如 /commit、/help 等斜杠命令）
处理附件内容（图片、文件路径等）并转为可传递的结构
3️⃣ 上下文装配（Context Assembly）
组装 System Prompt、用户/系统上下文、工具能力
将所有必要信息打包为完整的 LLM 请求上下文
包括：系统提示词（System Prompt）、会话历史、当前用户输入、可用工具列表的 schema 描述
这一步决定了模型"看到什么"以及"能做什么"
4️⃣ Agentic Loop（核心循环）
这是整个架构的核心，一个不断迭代直到条件满足才退出的循环：
子步骤说明① 上下文治理在每轮调用前检查 context 长度，必要时裁剪或压缩历史消息，防止超出模型窗口限制② 调用模型将组装好的上下文发送给 LLM，获取模型的响应（文本或工具调用请求）③ 判定是否调用工具分析模型输出：如果模型想调用工具 → 继续执行；如果只是文本回答 → 退出循环④ 执行工具 → 回填结果执行对应工具（如文件读写、bash、搜索等），将结果回填到上下文，然后跳回第①步
退出条件（任一满足即退出）：
达到最大轮数上限
token 预算耗尽
用户主动中断
发生不可恢复的错误
5️⃣ 回合收尾（Turn Finalization）
输出最终结果、汇总 usage、cost、停止原因
将循环结束后模型的最终回复发送给用户
记录并汇总本轮的 token 消耗（prompt/completion tokens）
计算费用（cost）并标注停止原因（自然结束/超限/中断）
更新会话状态，为下一轮对话做好准备
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