职位题库

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

169

如果有人绕过内部库直接调用模型接口,你们如何保证网关的管理仍然生效?

考察候选人对网关治理边界的理解,是否考虑过绕过场景以及相应的强制手段。
170

同一个模型提供多种接口协议时,网关如何区分、选择和适配?

考察候选人对多协议适配的设计能力,是否理解统一抽象与协议转换的取舍。
171

请设计一个支持修改和删除操作的tool,说明它需要哪些参数以及如何保证操作安全。

考察候选人对Agent工具调用的设计能力,包括参数定义、权限控制和危险操作防护。
172

为什么设计成三级 Agent,两级不行吗?

考察候选人能否用可量化的方式解释架构分层收益,而不是停留在“降低复杂度”这类空泛表述;重点看是否理解单次决策搜索空间、错误隔离与重试成本。
173

第二层的编排为什么也要单独做成一个 Agent,不能塞进主 Agent 里?

考察候选人能否区分 Agent 与 workflow 的适用边界,并说明选择 Agent 化编排所付出的可复现性与评测代价。
174

传给子 Agent 的上下文怎么保证不漏?

考察候选人是否理解上下文传递应有契约而非全量透传,重点看结构化任务包、必填校验和按需拉取的设计。
175

子 Agent 返回结果不合格,怎么重试?重试几次?怎么防止无限循环?

考察候选人对 Agent 失败恢复的工程化设计,包括校验标准、重试上限、退避与升级路径。
176

如果业务方要求响应时间压到 3 秒以内,你砍什么?

考察候选人在硬性延迟约束下的取舍能力,是否能按收益排序砍路径,而不是笼统说加缓存。
返回面试题库