第七章 综合练习

一、选择题

  1. AI Agent 与普通 AI 对话的核心区别是：

    • A. Agent 的回答更准确
    • B. Agent 能自主规划任务、调用工具并执行多步操作
    • C. Agent 只能处理文字任务
    • D. Agent 不需要提示词

  2. 在扣子平台中，知识库的作用是：

    • A. 存储 Agent 的对话历史
    • B. 让 Agent 基于上传的文档检索信息来回答问题
    • C. 提升 Agent 的运行速度
    • D. 自动生成工作流

  3. 以下哪种触发方式适合"每天早上自动生成新闻简报"的场景？

    • A. 消息触发
    • B. Webhook 触发
    • C. 定时触发
    • D. 手动触发

  4. 神经网络训练过程中，"反向传播"的作用是：

    • A. 将数据从输入层传递到输出层
    • B. 根据预测误差反向调整各层的权重参数
    • C. 将训练数据分成多个批次
    • D. 自动选择最优的网络结构

二、简答题

  1. 请用自己的话解释 AI Agent 的四个核心能力（感知、规划、行动、记忆），并举一个生活中的例子说明 Agent 如何串联这四个能力完成任务。

  2. 知识库在 Agent 中扮演什么角色？如果不配置知识库，Agent 回答专业问题时可能出现什么问题？

三、实操题

  1. Agent 搭建：在扣子平台上搭建一个"课程答疑助手"。要求：上传至少一份课程资料到知识库，设计包含大模型节点的工作流，测试至少 5 个问题并记录回答质量。

  2. 工作流设计：为"期末复习计划生成器"设计一个工作流草图（可手绘或用文字描述）。要求：包含至少 3 个节点，说明每个节点的输入、处理逻辑和输出。

  3. （进阶）神经网络实验：在 Google Colab 中运行 7.4 节的 MNIST 手写数字识别代码，观察训练过程中准确率的变化。尝试修改隐藏层神经元数量（如从 128 改为 64 或 256），记录对准确率的影响。

参考答案（选择题）：1-B 2-B 3-C 4-B

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