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AI Agent开发岗面试题库

面向AI Agent开发岗相关面试，围绕项目经验、系统设计、Python、装饰器、语言特性等主题展开练习，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。

13 道题目建议用时 39 分钟专项面试练习

全部题目 13 道题

考察候选人的背景、项目经验与岗位匹配度，以及表达是否清晰有重点。

考察候选人对自己项目的整体把握，包括功能边界、外部依赖和核心实现细节。

考察候选人在实际业务中设计Prompt的方法论、迭代过程和效果评估。

考察候选人对Coding Agent上下文窗口管理、记忆机制和工程实现的理解。

考察候选人能否清晰、结构化地介绍项目背景、目标、方案与个人贡献，并评估其技术选型的思考深度。

考察候选人对 Agent 上线后质量保障体系的整体设计能力，包括场景覆盖、验证机制、人工兜底和评测集构建。

考察候选人在高并发场景下的资源调度与公平性设计能力，特别是优先级机制与防饥饿策略。

考察候选人对 Transformer 推理过程和 KV Cache 原理的理解，评估其模型优化基础。

考察候选人对 JVM 内存管理与垃圾回收核心机制的理解，包括对象存活判定、常见 GC 算法、分代收集思想以及典型垃圾收集器。

考察候选人对 MySQL 索引原理、适用场景与代价的理解，包括 B+ 树结构、联合索引、最左前缀原则以及索引维护成本。

考察候选人对 Model Context Protocol 的基本概念、架构角色、交互流程以及其在 AI Agent 开发中价值的理解。

考察候选人在实际开发中如何组织 AI 辅助工具，是否形成可复用的工作流，以及对裸 Agent、Skill、Spec、Workflow 等概念的理解与取舍。