互联网/IT行业面试题 · tech:ai-agent
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 41 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:ai-agent
考察点
技术栈
第 1 题请介绍你参与过的 AI Agent 项目，包括其核心目标和你的具体职责。 考察候选人对 AI Agent 项目的理解深度、个人贡献及表达能力第 2 题请解释AI Agent（智能体）的核心实现原理和工作机制。 考察对AI Agent架构、工作流程和关键机制的理解第 3 题Agent和RAG有了解吗？展开说说。 考察对Agent与RAG技术概念、区别联系及实际应用的理解深度第 4 题从大模型端看，应该做哪些工作来适配Agent架构？ 考察对大模型能力边界与Agent工具调用、规划、记忆等机制的适配理解第 5 题请谈谈你未来3-5年的职业规划，特别是如何结合AI产品方向，比如深耕大模型或Agent在目标公司的落地。 考察候选人的职业规划清晰度与AI方向匹配度第 6 题当AI Agent的效果不达预期时，你会如何通过数据归因、模型参数调整和Prompt迭代来优化？ 考察AI调优的系统化思维与问题定位能力第 7 题在Agent产品中，如何从技术设计上降低生成内容在合规与隐私方面的业务风险？ 考察对Agent输出风险的系统识别与工程化防控能力第 8 题如果要做电商Agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？ 考察多模态信息选择与电商场景结合的设计能力第 9 题假设你要设计一个AI Agent的运营策略来提升商家留存率，请详细说明你的策略和实施步骤。 考察AI驱动运营策略设计与实施的系统性和业务落地能力第 10 题讲一下单agent调用工具开销高是怎么回事？ 考察对单Agent调用工具性能消耗原因的理解与优化意识第 11 题AI Agent在商家端的应用需要兼顾自动化和人工干预，你会如何设计Agent的决策边界？请举例说明。 考察AI Agent在业务场景中的自动化与人工干预的边界设计能力第 12 题在Agent落地场景中，RAG通常面临哪些延迟和正确率问题？请分别说明。 考察对Agent场景下RAG性能与准确性的系统认知第 13 题为什么需要 Agent？它解决了哪些传统方案的局限？ 考察对 Agent 价值与适用场景的理解第 14 题有自己去搭一些小的Agent吗？ 考察候选人自主实践Agent构建的经验与工程理解第 15 题请比较 RAG 与 Agent 场景中 Prompt 设计的主要区别，并说明各自通常包含哪些组成部分及与 AI 交互方式的不同。 考察对大模型应用不同架构下 Prompt 设计差异及交互机制的理解第 16 题做Agent的开发范式有哪些？ 考察对Agent开发范式（如ReAct、Plan-and-Execute等）的熟悉程度与选型能力第 17 题请分别解释 RAG、MCP 和 Agent 的核心流程，并说明三者之间的关系。 考察对 RAG、MCP、Agent 概念的准确理解及流程串联能力第 18 题在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中,如何保证知识图谱更新的实时性? 考察数据管道实时性与系统中延迟优化手段第 19 题请围绕你参与过的 Agent 相关项目，介绍项目的背景、你在其中的具体职责、采用的技术方案，以及你在项目中的个人贡献和最终成果。 考察候选人对 Agent 项目的理解、个人贡献与结果复盘第 20 题在Agent推理模型的RLHF流程中，Reward Model的训练常见陷阱有哪些，怎么缓解模式坍塌？ 考察对RLHF中奖励模型训练陷阱及模式坍塌缓解策略的理解