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AI应用开发工程师面试题库

面向AI应用开发工程师相关面试，围绕Agent、RAG、系统设计、技术选型、问题解决等主题展开练习，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。

176 道题目建议用时 528 分钟专项面试练习

全部题目 176 道题

157

考察对主流 LLM 应用框架的定位理解，以及根据业务复杂度选型的能力。

158

考察候选人对所用 Agent 框架的底层机制理解，以及能否清晰说明与 LangGraph 的异同和选型理由。

159

考察候选人对 Agent 技术演进的独立判断，能否从平台层和 Agent 本体层分别给出有依据的观点。

160

考察候选人在低职权场景下的影响力和沟通策略，以及能否客观复盘结果。

161

考察候选人定位技术难点、拆解问题和持续学习的能力，而非单纯罗列技术名词。

162

考察候选人的信息素养：能否区分一手与二手信息、处理矛盾证据并形成自己的判断。

163

考察候选人能否清晰界定自己在Agent项目中的真实职责、技术贡献和边界，判断其参与深度。

164

考察候选人对Agent运行时失控问题的工程化治理能力，包括轮数约束、超时、人工兜底等机制设计。

165

考察候选人能否把离线评测指标迁移到线上，通过埋点和运行过程监控建立可观测体系。

166

考察候选人对非结构化文档入库链路的完整理解，包括解析、清洗、切分、向量化和更新。

167

考察候选人能否用通俗语言解释LLM推理过程，同时体现对预填充和解码阶段的理解。

168

核实候选人对Agent项目边界的真实理解，区分自动化环节与人工/规则环节，判断其是否具备端到端设计能力。