职位题库

AI Agent 工程师面试题库

面向AI Agent 工程师相关面试,围绕系统设计、上下文管理、RAG、项目经验、安全等主题展开练习,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。

19 道题目建议用时 57 分钟专项面试练习

全部题目 19 道题

13

在长周期任务中,如何避免 Agent“行为漂移”?

考察候选人对 Agent 长期运行稳定性的理解,包括漂移检测、纠正和预防措施。
14

请挑选你完成度最高的核心项目,完整介绍背景、方案与落地价值。

考察候选人能否清晰阐述一个真实项目的全貌,包括业务背景、技术方案、个人贡献和量化结果,判断其项目深度和表达能力。
15

选一个你参与最深的 Agent 项目,讲清楚它的用途和你的工作。

考察候选人对 Agent 项目的真实参与深度、对业务价值的理解,以及能否清晰界定个人贡献边界。
16

ReAct 和 Plan-Execute-Replan 的执行过程有什么区别?

考察候选人对主流 Agent 执行范式的理解深度,以及能否结合任务特征做选型。
17

什么情况下会给 Agent 接入 RAG,什么情况下适合把知识整理成 Skill?

考察候选人对检索增强与技能化知识两种方案的边界判断,以及能否从知识形态、更新频率、调用方式等维度做决策。
18

从用户提出问题开始,完整走一遍项目里的检索流程。问题怎样进入检索链路?

考察候选人对 RAG 全链路的掌握程度,包括查询理解、召回、融合与重排等环节的具体实现。
19

你怎样给 Agent 的记忆分层?每一层保存什么信息,分别服务于哪些场景?不同层之间有哪些使用约束?

考察候选人对 Agent 记忆体系的设计能力,包括分层依据、信息生命周期与层间约束。
返回面试题库