Agent 体系总览：四个职责区与九个核心专题
本文总结先分清模型与上下文、知识与记忆、决策与行动、可靠性与运行时，再看各专题如何协作。知识图谱放在知识支撑中，体系总览、任务案例与实践路线各管一件事。
先分清三种读法
以前容易把面试分类、请求流程和练习顺序混在一起，它们看起来都像一条主线，其实各自回答的问题不同。
| 入口 | 回答什么 | 什么时候读 |
|---|---|---|
| 本页：体系总览 | 每类机制负责什么，彼此如何配合 | 初次进入、查某个概念的位置 |
| [[agent-mainline | 任务案例]] | 一个报销请求怎样获取证据、判断和安全执行 |
| [[agent-learning-path | 实践路线]] | 按什么顺序做实验，拿什么产物验收 |
从零构建知识图谱 是知识支撑部分的深入文章，不是另一套和 Agent 无关的学习体系。开篇 记录博客的起点，不承担总目录的职责。
四个职责区，九个核心专题
这是为了理解系统做的功能分组。四个区之间没有先后执行的顺序，也不要求每个 Agent 都装齐九个组件。
| 职责区 | 核心专题 | 细分机制与边界 |
|---|---|---|
| 01 模型与上下文 | [[interview-llm | LLM 基础]]、[[interview-prompt-context |
| 02 知识与记忆 | [[interview-rag | RAG]]、[[knowledge-graph |
| 03 决策与行动 | [[interview-agent-core | Agent 核心]]、[[interview-tools |
| 04 可靠性与运行时 | [[interview-evaluation-safety | 评测 / 安全]]、[[interview-engineering |
同一机制可以跨区参与。人工确认 不只在行动前出现，也可以审核知识更新；证据优先 同时约束图谱建库、检索和最终回答。分组给概念一个主要阅读位置，不切断真实关联。
知识图谱怎样放进 Agent
知识图谱负责知识组织与关系查询。Agent 的决策循环不归它管，它也不是换一种方式保存聊天历史。
可以把两条流程分开：
知识准备：
材料 → 来源与版本 → 对象/关系建模 → 候选与对齐
→ 证据审校 → 可供读取的图谱与文档索引
任务执行：
用户目标 → 运行时组装上下文 → 模型选择下一步
→ 执行器调用图谱查询/文档检索等只读工具
→ 有来源的结果进入下一轮上下文 → 继续判断或结束
需要写操作时：
动作提议 → 权限与参数校验 → 必要确认 → 执行与对账
这里只是接入方案，本站并没有运行这些服务。图谱侧回答“有哪些对象、它们有什么关系、依据在哪”；检索侧取回支持判断的原文；上下文侧把这一轮需要的证据放进窗口；Loop 侧决定是否还要查询或采取动作；权限检查始终由执行器负责。
比如报销助手要核对“条款属于哪版制度，例外条件在哪里”。图谱可以帮助定位关联条款，再由检索取回原文。图里有一条连接，不能直接推出“可以报销”，更不能直接批准建单。没有关系查询需求的任务，也可以只用文档检索，不必为了完整架构而接图谱。
几个最容易混淆的边界
| 两个概念 | 分工 |
|---|---|
| 知识图谱与本体 | 本体约定类型和关系，图谱记录具体对象与连接；不等于自动事实核验 |
| 知识图谱与 RAG | 图谱组织关系，RAG 是取证据并辅助生成的流程；两者可以组合，不互相替代 |
| 记忆与知识库 | 记忆侧重保留的用户、任务与经历信息；知识库侧重领域材料，身份与权限各自管理 |
| Prompt 与 Context | Prompt 是指令及任务约定，Context 还包含证据、历史、状态与工具结果 |
| Tool、MCP、Skill、Harness | 分别是能力入口、接入协议、流程知识和执行运行时，不是四种同级 Agent |
| 体系分组与图谱布局 | 分组帮助阅读；节点坐标、层间距不证明领域层级，更不创造知识关系 |
本站的图谱节点是公开笔记，边来自属性和双链。业务图谱的节点则可能是制度条款、标准要求、知识项等对象。两者都采用关系组织，但不能把博客画布当成已经上线的业务知识服务。
先学什么，再做什么
先读本页，把对象的位置认清；再用 报销案例 看一个请求如何跑；最后沿 实践路线 做四个项目：
- 在固定文档集上做有引用、能拒答的检索。
- 从小材料集构建有来源、可核对的知识图谱，并接入只读查询。
- 用同一个任务做有状态、幂等与恢复的工具执行。
- 为整个系统建立权限检查、回归集、版本与代价记录。
图谱专题的深入入口是 从零构建教学知识图谱：论文方法与实践经验。研究 Agent 是后续应用设想，还没有实现，不能当成项目成果。
面试资料索引：沿用原来的八组
原面试资料仍按八组整理，完整题目与答案没有删除。新加入的知识图谱是体系中的核心知识专题，不会虚构一组面试统计。
| 原专题 | 提及量 | 高频问题与答案入口 |
|---|---|---|
| [[interview-llm | LLM 基础]] | 2723 |
| [[interview-prompt-context | Prompt / Context]] | 663 |
| [[interview-rag | RAG]] | 2631 |
| [[interview-agent-core | Agent 核心]] | 4178 |
| [[interview-tools | 工具 / 协议]] | 946 |
| [[interview-evaluation-safety | 评测 / 安全]] | 1438 |
| [[interview-engineering | 工程化]] | 1900 + 708 |
| [[interview-coding-harness | Coding / Harness]] | 417 + 583 |
统计口径与当前边界
- 原资料来自 sspoffer 专栏《Agent 开发八股》和《Agent 八股标准答案》，共 44 节、775 题，覆盖 11 家公司的面经。
- 提及量是资料中的题目出现次数，不是候选人人数、能力权重或每个系统必须配置的组件数量。
- 九个专题是本站的阅读结构，不是通用的 Agent 标准，也没有覆盖全部研究。
- 图谱默认保留全部公开节点与真实关系。空间分层只帮助疏开网络，不隐藏成分类目录。
- 本站仍是静态学习博客，没有自主推理、在线图谱审校或运行中的研究 Agent。