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AI全栈工程师面试题库

面向AI全栈工程师相关面试，围绕Agent、系统设计、MySQL、RAG、并发编程等主题展开练习，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。

98 道题目建议用时 294 分钟专项面试练习

全部题目 98 道题

考察并发控制模型理解、CAS 底层机制与 ABA/自旋开销等问题的掌握，以及面对矛盾表述时的分析能力。

考察候选人对 Agent 系统的整体架构能力，包括记忆分层、知识库构建、检索策略、图检索用途和工具调用设计。

确认候选人对自身项目职责的清晰度，判断其是否真正主导或深度参与核心模块，而非泛泛参与。

考察候选人对LLM应用稳定性的工程化理解，包括超时重试、降级、监控告警和评测回归等手段。

考察候选人是否理解不同模型在Agent链路中的分工，以及选型时对效果、成本、延迟和可控性的权衡。

考察候选人对RAG检索链路的完整理解，包括数据清洗、切分策略、索引选型和召回优化。

考察候选人能否把业务目标转化为可度量的评估指标，并理解离线评估与线上指标的关系。

考察候选人能否清晰拆解 agent 项目的端到端链路，明确个人职责边界，并说明关键设计决策。

考察候选人在 agent 生产化中的可靠性设计能力，包括幻觉治理、成本控制、参数校验、幂等与并发处理。

考察候选人能否清晰描述真实项目难点、技术选型理由和落地过程，判断其工程深度与复盘能力。

考察候选人对任务调度中间件架构的理解，以及在未读源码时能否基于使用经验做出合理分析。

考察候选人对向量化方案的理解、对哈希向量化局限性的认识，以及是否具备评测意识。