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职位题库
AI Agent 工程师面试题库
面向AI Agent 工程师相关面试，围绕上下文管理、技术选型、LLM记忆、Prefill、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。
全部题目 8 道题
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一个 Agent 把子任务外包给另一个黑箱 Agent，只能看到对方的能力声明和最终交付物，看不到内部过程。为什么这种模式天然容易被“专门糊弄上游”的下游利用？如果让你设计机器间协作的最小信任机制，你会放哪些东西进去？
考察候选人对多 Agent 协作中信任与验证问题的理解，以及设计最小信任机制的能力。03
从技术优雅度看，某些 Agent 扩展方案明显更干净，但市场赢家常常不是它。为什么？作为要在多个生态里生存的工具开发者，你怎么权衡“押注单一标准”和“到处兼容”？
考察候选人对技术标准网络效应和开发者工程策略的理解。04
调度器靠 Agent 自报的 manifest 决定派什么任务给它。为什么“自我声明的能力”是不可信的信任根？如果让你设计能力验证机制，怎么平衡验证成本和能力的时效性？
考察候选人对 Agent 能力声明不可信性的理解，以及设计验证机制平衡成本与时效的能力。05
给模型塞进几百个工具，它的表现不升反降。为什么工具数量存在一个“太多也不行”的上限？你会用哪些手段裁剪工具集，这些手段各自会在什么情况下失效？
考察候选人对工具数量与模型表现关系的理解，以及裁剪工具集手段及其失败模式的掌握。06
请介绍你在两段大厂 agent 实习中的项目架构，重点说明为什么选择多 agent 或单 agent 方案。
考察候选人对 agent 项目整体架构的理解、技术选型依据以及权衡能力，而非只关注实现细节。07
在 agent 项目中，你如何决定使用微调还是 RAG？请结合具体场景说明。
考察候选人对微调与 RAG 的适用场景、成本、效果和维护性的理解。08