面试怎么讲清：Agent Loop 与 MCP Tools

一句话

Agent 跑起来 = 模型决策 + 运行时循环执行工具 + 结果回填，直到终答、交接或触顶；MCP 则是把外部能力用统一的 tools/list / tools/call 暴露给模型。

Agent Loop（按 OpenAI Agents SDK 文档）

官方 Running agents 把一次 run 写成循环，直到真正停点：

1. 用准备好的输入调用当前 agent 的模型
2. 检查模型输出
3. 若有 tool calls → 执行工具，继续循环
4. 若 handoff 给另一个专家 → 切换 agent，继续
5. 若已是 final answer 且无更多工具活 → 返回结果

工具、handoff、审批、流式输出都挂在这个循环上，而不是另起一套。

面试加分点：说清 审批是暂停同一轮，不是新开一轮——文档强调 approvals 应 resume 同一 state，否则 turn 计数与会话 ID 会乱。

SDK 原语（按 Agents SDK 首页）

OpenAI Agents SDK 刻意只保留少量概念：

• Agents：带 instructions 与 tools 的 LLM
• Agents as tools / Handoffs：委托给其他 agent
• Guardrails：输入输出校验，可与执行并行，失败可 fail fast
• 另有 Sessions、Human-in-the-loop、Tracing，以及 MCP server tool calling（远程 MCP 工具可与 function tools 并列挂上）

对比 Responses API：自己控循环、短链路回复 → 直接用 Responses；要运行时管 turns / tools / guardrails / handoffs / sessions → 用 SDK。

MCP Tools（按规范）

MCP Tools 规范（2025-11-25） 要点：

• 服务器声明 capabilities.tools（可带 listChanged）
• 客户端 tools/list 发现；tools/call 调用
• 每个工具：name、description、inputSchema（JSON Schema）；结果走 content，执行失败用 isError: true（给模型可纠错反馈），协议层错误走 JSON-RPC error
• 规范强调：人应能拒绝工具调用；UI 要标明暴露了哪些工具；敏感操作应确认
• 工具注解（annotations）默认 不可信，除非来自可信服务器

口述时别把 MCP 说成「又一个 Agent 框架」——它是 上下文与工具的互操作协议；Agent 框架负责 loop，MCP 负责把外部系统标准化成可发现工具。

常见追问与答法骨架

Q：Agent 和一次 Function Calling 有什么区别？
A：单次 FC 是一轮「模型要调工具 → 你回结果 → 再答」；Agent 是 多轮 loop，中间可多次工具、handoff、审批暂停，直到任务完成或触顶。

Q：怎么防无限循环？
A：max_turns / 预算、工具幂等、明确停条件、危险工具要人审；SDK 触顶会抛超限类错误。

Q：MCP 和 Hosted tools 怎么选？
A：平台内置能力用 hosted；要跨客户端复用、站长/自建能力用 MCP；同一 agent 里可以并列。

Q：错误怎么讲？
A：区分协议错误（未知工具、坏请求）与业务错误（isError）；后者应回给模型让它改参重试。

你可以怎么练口述

30 秒版：
「我跑 agent 时，运行时负责循环：模型出 tool call 我就执行并回填，handoff 就换专家，出终答或触顶就停。外部系统尽量用 MCP 暴露 schema，危险写操作留人确认。」

来源

• Running agents · OpenAI
• OpenAI Agents SDK
• MCP Tools · 2025-11-25