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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

考察候选人对 MCP 协议架构、通信基础和权限边界的理解深度。

考察候选人能否从用户角色、使用场景和业务价值三个层面清晰定义项目，判断其是否具备产品与业务视角，而非只关注技术实现。

考察候选人对Agent框架的选型依据、技术对比能力和技术视野，判断其是否理解框架背后的设计取舍。

考察候选人对Agent系统安全边界的理解，包括权限模型、最小权限原则、动态权限切换和审计能力。

考察候选人对多会话场景下上下文建模、记忆管理和压缩策略的理解，判断其能否处理长上下文和成本约束。

考察候选人对带约束的优化问题的建模能力，以及选择合适算法（如动态规划、贪心、背包问题变种）并处理边界条件的能力。

考察候选人对有向无环图（DAG）上最长路径问题的理解，以及拓扑排序或DFS求解关键路径的能力。

考察候选人对无向图最短路径问题的理解，以及选择BFS或Dijkstra等算法并处理节点编号范围的能力。

考察候选人能否清晰、结构化地介绍项目背景、目标、技术架构和运行流程，评估其表达能力和对项目的整体把握。

考察候选人对系统稳定性保障机制的理解，特别是上下文熔断的设计思路和实现细节。

考察候选人对检索系统中混合检索和重排序技术的掌握程度，包括算法原理和工程实现。

考察候选人对RAG（检索增强生成）全流程的理解，包括索引、检索、生成等环节。