# 快速自测（不计分）[[quiz2]]

什么？！又是测验？我们知道，我们知道...😅但这个简短的不计分测验是为了**帮助您巩固刚学到的关键概念**。

本测验涵盖智能体工作流程和交互——这些是构建高效AI智能体的核心组件。

### Q1: AgentWorkflow 在 LlamaIndex 中的主要作用是什么？

<Question
choices={[
{
text: "运行一个或多个带有工具的智能体",
explain: "正确，AgentWorkflow 是快速创建包含一个或多个智能体的系统的主要方式。",
correct: true
},
{
text: "创建没有记忆功能的单一数据查询智能体",
explain: "错误，AgentWorkflow 的功能远不止于此，QueryEngine 才是用于简单数据查询的组件。",
},
{
text: "自动为智能体构建工具",
explain: "AgentWorkflow 不负责构建工具，这是开发者的职责。",
},
{
text: "管理智能体记忆和状态",
explain: "管理记忆和状态并非 AgentWorkflow 的主要功能。",
}
]}
/>

---

### Q2: 哪个对象用于跟踪工作流的状态？

<Question
choices={[
{
text: "State",
explain: "State 不是用于管理工作流状态的正确对象。",
},
{
text: "Context",
explain: "Context 是用于跟踪工作流状态的正确对象。",
correct: true
},
{
text: "WorkflowState",
explain: "WorkflowState 不是正确对象。",
},
{
text: "Management",
explain: "Management 不是有效的工作流状态管理对象。",
}
]}
/>

---

### Q3: 如果希望智能体记住之前的交互，应该使用哪个方法？

<Question
choices={[
{
text: "run(query_str)",
explain: ".run(query_str) 不会维护对话历史记录。",
},
{
text: "chat(query_str, ctx=ctx)",
explain: "chat() 不是工作流的有效方法。",
},
{
text: "interact(query_str)",
explain: "interact() 不是智能体交互的有效方法。",
},
{
text: "run(query_str, ctx=ctx)",
explain: "通过传入并维护上下文，我们可以保持状态！",
correct: true
}
]}
/>

---

### Q4: Agentic RAG 的关键特性是什么？

<Question
choices={[
{
text: "只能使用基于文档的工具在 RAG 工作流中回答问题",
explain: "Agentic RAG 可以使用不同的工具，包括基于文档的工具。",
},
{
text: "像聊天机器人一样无需工具自动回答问题",
explain: "Agentic RAG 确实使用工具来回答问题。",
},
{
text: "可以决定使用任何工具（包括 RAG 工具）来回答问题",
explain: "Agentic RAG 具有使用不同工具回答问题的灵活性。",
correct: true
},
{
text: "仅适用于函数调用智能体",
explain: "Agentic RAG 不局限于函数调用智能体。",
}
]}
/>

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明白了吗？太棒了！现在让我们**简要回顾一下本单元！**
