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AI 全栈开发工程师面试题库

面向AI 全栈开发工程师相关面试,围绕Agent、系统设计、成本优化、平台架构、RAG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。

5 道题目建议用时 15 分钟专项面试练习

全部题目 5 道题

01

请介绍你的 Agent 项目背景,并说明其中的 Agent Loop 是如何设计和运转的。

考察候选人对 Agent 系统的整体理解,尤其是 Loop 机制、状态流转与终止条件的设计能力。
02

Harness 是什么、有什么用?你的实现与托管在其他 Agent 平台上有何区别?

考察对 Agent 运行框架/Harness 的理解,以及自研与托管方案在可控性、扩展性和成本上的权衡。
03

Agent 沙箱是怎么做的?如何保证隔离性与可扩展性?

考察候选人对代码执行沙箱的隔离机制、资源限制和扩展能力的理解。
04

知识库是怎么做的?如何评估检索与回答质量?

考察 RAG 知识库的构建流程、检索策略与质量评估方法。
05

如果让你设计一站式需求交付平台,你会如何设计并优化成本?

考察复杂平台设计能力,以及在 AI 辅助交付场景下的成本与效率权衡。
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