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AI应用研发工程师面试题库

面向AI应用研发工程师相关面试，围绕Agent、RAG、评测、系统设计、工程实践等主题展开练习，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。

24 道题目建议用时 72 分钟专项面试练习

全部题目 24 道题

考察候选人对RAG系统评测方法论的理解，包括评测指标、数据集构建、自动化评测流程等。

考察候选人在实际RAG项目中的问题解决能力，包括技术难点识别、方案设计和落地效果。

考察候选人对Agent技能设计的理解，包括技能抽象、接口设计、复用性等。

考察候选人的算法基础和编程能力，特别是二分查找的应用和边界条件处理。

考察候选人对多智能体协作场景的理解和实际落地经验。

考察候选人是否真正落地过AI应用，能否把bad case的定位、判断、工具调用、优化和效果闭环讲清楚，而不是停留在概念层面。

考察候选人对多skill路由机制的理解，包括意图识别、提示词设计、边界处理和兜底策略。

考察候选人如何把业务能力封装成可被Agent调用的脚本，包括接口设计、参数校验、异常处理和可观测性。

考察候选人能否用可量化的方式证明AI提效，并建立可持续的回归测评体系。

考察对Agent与Workflow本质区别的理解，以及在实际场景中的选型能力。

考察对Agent工具调用相关概念的理解深度，以及技术演进趋势的把握。

考察对Agent运行时框架的理解，以及对主流技术方案的熟悉程度。