Sau khi nhận nhiệm vụ, Agent cần đọc context, quyết định action tiếp theo, gọi tool, quan sát kết quả, rồi phán đoán nên tiếp tục, kết thúc hay chuyển cho con người. Các câu hỏi phỏng vấn AI Agent về cơ bản đều xoay quanh execution chain này; Memory, MCP, Skills, Harness và Workflow cũng có thể được hiểu trong execution chain đó.

Phỏng vấn theo hướng ứng dụng Agent/AI hầu như sẽ không dừng ở việc học thuộc khái niệm, mà thường dựa trên dự án của bạn để hỏi sâu: tại sao thiết kế như vậy, trên production từng xảy ra vấn đề gì, đã định vị và sửa lỗi thế nào.

Nếu trước phỏng vấn bạn chỉ học thuộc các khái niệm cốt lõi như ReAct, RAG, Memory, MCP, Function Calling thì thường không thể ứng phó với các câu hỏi đào sâu:

Phỏng vấn phát triển ứng dụng AI thường bắt đầu từ một lần gọi model, sau đó mở rộng sang RAG, Agent, tool calling và thiết kế hệ thống. Ngoài khái niệm, phỏng vấn còn kiểm tra khả năng giải thích toàn bộ chain, xác định vấn đề về hiệu quả, cũng như xử lý rủi ro về chi phí, độ ổn định và quyền hạn.