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AI Agent开发工程师面试题库

面向AI Agent开发工程师相关面试,围绕系统设计、Agent架构、工具调用、项目经验、RAG等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

80 道题目建议用时 240 分钟专项面试练习

全部题目 80 道题

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Agent记忆为什么用Markdown维护?它和RAG的差异是什么?

考察候选人对记忆机制的理解,以及能否从可读性、更新成本、检索方式等维度做技术选型
74

多Agent协作相比Workflow,优势体现在哪里?

考察候选人对多Agent与固定流程编排的本质差异理解,以及能否结合场景做取舍
75

无人工审核场景下,如何保障Agent自动执行的稳定性?

考察候选人在缺少人工兜底时,对Agent可靠性、权限边界与异常处理的设计能力
76

请介绍你第一个实习中的Agent项目:业务背景是什么,解决了什么问题,为什么选择用Agent而不是传统方案?

考察候选人能否清晰说明项目动机、业务价值和技术选型的合理性,判断其是否真正理解Agent适用边界。
77

请介绍你的实习项目,重点说明遇到的难点及解决方案。

考察候选人对实习项目的整体把握、技术难点识别与解决能力,以及表达的逻辑性。
78

假设整个流程是一个Agent的skill去执行,流程需要等待用户,用户可能一个小时或者一天都不去操作,那你觉得这个agent它应该怎么来设计?

考察候选人对长时等待场景下Agent状态持久化与恢复的设计能力。
79

不管是agent还是coding agent,调用大模型会产生幻觉,你了解过的agent,是怎么去控制幻觉、防止幻觉?

考察候选人对Agent设计中幻觉控制方法的理解与系统性思考。
80

你写过skill吗?讲一下生产一个skill的完整流程。

考察候选人对Skill生产全流程的掌握程度,包括设计、开发、评估与上线。
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