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@dataclass 自动生成了哪些方法？
Agent 在处理 LLM 流式响应时，应该用什么方式逐 token 处理输出？
Agent 工具注册表用 list 存还是 dict 存，有什么区别？
Agent 并发调用多个 LLM 时，如何正确处理超时和取消？
Agent 并发调用多个工具，有的工具响应快有的慢，如何让用户尽早看到可用结果？
Agent 服务上线后内存持续增长，没有明显的代码 bug，如何排查？
Agent 服务跑了一段时间后内存持续增长，你怎么排查和解决？
Agent 框架冷启动慢，怀疑是 torch、sentence-transformers 导入耗时，怎么优化？
Agent 框架里 LLM 客户端适合用单例吗？有什么替代方案？
Agent 消息对象用了 slots 之后，发现子类继承它时内存优化失效，怎么排查和修复？
Agent 系统中每次 LLM 调用都创建一个记录对象，如何优化这类高频小对象的内存占用？
Agent 系统里有多个模块都需要访问 LLM 客户端（如 openai.AsyncOpenAI），如何设计才能避免重复创建连接池，同时保证可测试性？
Agent 调用外部工具时，如何区分_应该重试_和_不应该重试_的错误？
Agent 调用搜索工具超时后，责任链的重试 Handler 用指数退避，但如果 LLM 的 context window 快满了，等待重试会浪费 token 预算，怎么设计？
Agent 配置接口里，用户传 memory_limit=None 表示_不限制内存_，不传则表示_用平台默认值_，这两种语义怎么区分？
Agent 需要同时处理用户实时请求（高优先级）和后台批量任务（低优先级），如何设计任务调度？
LLM 返回的 JSON 解析失败了，你会怎么处理？
LangGraph 并行节点执行时，浅合并会导致什么问题，如何用 Annotated + reducer 正确解决？
Protocol 和 ABC 在定义接口时有什么本质区别？
Python import 时会重复执行模块代码吗？
Python 上下文管理器是什么，with 语句是怎么工作的？
Python 函数默认参数在什么时候求值？
Python 多继承的 MRO C3 算法原理是什么，super() 在多继承中如何工作？
Python 多重继承时，方法查找按什么顺序进行？
Python 字典底层哈希表的实现原理是什么？
Python 字典的时间复杂度是多少？
Python 异常类怎么自定义，什么时候该用自定义异常？
Python 描述符协议是什么？
Python 描述符是什么？
Python 普通实例为什么会有额外的内存开销？
Python 深拷贝和浅拷贝有什么区别？
Python 的 GIL 是什么，它对多线程有什么影响？
Python 的 MRO 是什么，怎么查看一个类的 MRO？
Python 的元类是什么？
async def 和普通函数有什么本质区别？
asyncio.Queue 是什么，和普通 queue.Queue 有什么区别？
asyncio.Semaphore 是什么，怎么用？
asyncio.gather 和 asyncio.as_completed 分别是什么？
await 关键字是如何在协程链上传播控制权的？
cProfile、line_profiler、memory_profiler 分别用来解决什么问题？
contextvars.ContextVar 解决了什么问题？
dataclass 与 slots 如何配合优化 Agent 数据模型，以及和 Pydantic 的选型策略？
dataclass 和 Pydantic BaseModel 的核心区别是什么？
functools 的 lru_cache、partial、reduce 在 Agent 中如何应用，各自有什么限制？
getattr 什么时候会被调用？
getattr 和 getattribute 的本质区别是什么？
lru_cache 的参数有什么要求？
new 和 init 分别负责什么？
threading.Event、Lock、Queue 分别解决什么问题？
try
try
except
except
else
else
try_except_else_finally 四个子句分别在什么时候执行？
一个 Multi-Agent 系统需要并发调用 10 个子 Agent，每个 Agent 内部又会调用 LLM，如何设计并发控制策略避免触发 OpenAI Rate Limit？
为什么要用 functools.wraps？
什么时候用 Protocol，什么时候用 ABC？
什么是单例模式，Python 里最简单的单例实现是什么？
列表推导式和生成器表达式有什么区别？
在 Agent 批量调用 LLM 时，Semaphore 满了任务会怎样？如何避免因退避重试导致槽位被长期占用？
在 Agent 流式输出场景中，如果用户中途关闭了浏览器，服务端应该如何感知并停止 LLM 调用，避免产生不必要的 Token 费用？
在 Agent 系统中，如何用 Python 实现线程安全的单例模式来管理全局配置？请对比不同实现方式的优缺点。
在 LLM 场景中，为什么要用指数退避而不是固定间隔重试？如果多个 Agent 实例同时触发重试，会出现什么问题，怎么解决？
在 LLM 应用开发中，如何利用 Pydantic 实现 LLM 结构化输出，并自动生成 Tool Schema？
在 LangChain 的 BaseModel 配置类中，为什么可以直接用 Field() 做类型校验，而不需要手写描述符？
在 LangChain 自定义 Tool 中，如果不用 Pydantic 定义参数 Schema 会怎样？
在 LangChain 这类 Agent 框架中，新增一种 Tool 类型时需要手动到处注册，有没有更优雅的方案？
在 LangChain 里不加 @functools.wraps 会怎样？
在 LangGraph 中，如果 Agent State 里有一个记录_已访问 URL_的集合，并行节点各自爬取不同的页面，怎么设计这个字段才不会出问题？
在 LangGraph 多步骤 Agent 中，如何用 ContextVar 实现全链路 trace_id 透传，而不污染 AgentState？
在 LangGraph 节点接口设计中，应该用 Protocol 还是 ABC 来约束节点实现？
在 RAG 管道中，需要同时处理文档解析、Embedding 计算和向量存储写入三个步骤，如何设计并发架构最大化吞吐量？
在 RAG 系统中，对 Embedding 函数加 lru_cache 时踩过哪些坑？
在基于线程的多 Agent 系统中，如何用 threading.Event、Lock、Queue 实现 Supervisor-Worker 架构，保证任务分发的线程安全和优雅停止？
在处理 LLM 流式响应时，如何高效拼接 token？
在多 Agent 协作系统中，如何用上下文管理器实现跨服务的分布式链路追踪？
在定义 Agent 组件接口时，Python 的 Protocol 和 abc.ABC 各有什么特点，在 Agent 框架设计中应该如何选择？
在异步 AI Agent 服务中，如何用 ContextVar 实现请求级别的上下文隔离，避免并发请求间的数据污染？
在异步 Agent 框架中，能否用 threading.Queue 在协程之间传递任务？
在批量处理 LLM 请求时，gather 和 as_completed 应该怎么选择？
在构建 AI Agent 框架时，Tool 参数校验和 Agent 配置管理应该用 Pydantic v2 还是 dataclass？
在构建 AI Agent 框架时，用多重继承组合 MemoryMixin、ToolMixin、LoggingMixin，MRO 和 C3 线性化算法是如何决定方法查找顺序的？
在构建 AI Agent 的工具调用链时，需要对大量 Tool 对象进行过滤和转换，请解释列表推导式、生成器表达式、map
在设计 AI Agent 的 Tool 注册函数时，可变默认参数陷阱是如何产生的？None 哨兵模式怎么解决？
在设计一个支持多家 LLM 提供商的 Agent 框架时，LLM 客户端接口应该用 Protocol 还是 ABC？
在高并发 AI Agent 系统中同时运行数千个 Agent 实例时，slots 的工作原理是什么？怎么正确使用它优化内存？
如何为 AI Agent 系统设计自定义异常层次，以及重试、降级、熔断三层容错机制？
如何将上下文管理器应用于 Agent 链路追踪，包括 LLM 调用耗时、异常捕获，以及与 OpenTelemetry 的结合？
如何根据 API 的 RPM
如何用 Mixin 为 Agent 设计可插拔的能力组件？
如何用 asyncio.Queue 实现生产者-消费者模式调度 Agent 任务，并支持优雅关闭和优先级调度？
如何用 new 实现线程安全的单例模式？
如何用动态代理透明地为 Agent 所有工具调用加上日志和耗时监控？
如何用描述符实现 Agent 配置类的参数校验？
带参数装饰器和普通装饰器有什么区别？
当 AI Agent 系统出现响应慢、内存持续增长等性能问题时，如何使用性能分析工具链定位问题，并给出常见瓶颈的优化策略？
描述符协议的属性查找优先级是怎样的？property 的底层原理是什么？
生成器和普通函数有什么区别？
给 SmartAgent 加一个新的 TracingMixin，放在哪个位置最合适？如果放错了会怎样？
请解释 CPython 的引用计数机制和分代垃圾回收原理，以及在 AI Agent 中如何防范对话历史和 Tool 大对象导致的内存泄漏？
请解释 Protocol、TypeVar、Generic、Literal 的作用，并说明如何在 AI Agent 框架设计中用它们实现类型安全的工具注册和 Agent 接口约束。
请解释 Python 元类的工作原理，并实现一个基于元类的 Tool 自动注册系统，同时与 init_subclass 方案对比。
请解释 Python 描述符的 get、set、delete 协议，并说明如何用描述符实现 Agent 配置的类型校验和环境变量注入？
请解释 Python 生成器的底层帧挂起原理，以及如何用异步生成器实现 LLM 流式输出的 FastAPI SSE 接口？
请解释 asyncio 事件循环的工作原理，以及如何在 Agent 中正确使用 asyncio.gather 并发调用 LLM、用 Semaphore 防止 Rate Limit？
请解释带参数装饰器的三层嵌套结构，并实现一个支持指数退避+抖动的 LLM 自动重试装饰器。
请解释责任链模式的设计原理，并说明如何将其应用于 Agent 工具调用失败的场景，实现多级降级策略？
请说明 GIL 的工作原理，以及在 AI Agent 中三类典型负载（LLM 调用、文档处理、Embedding 计算）应该如何选择并发方案？
责任链模式是什么？
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