人工智能面试题 · 方案权衡 · AI Agent
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 25 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · AI Agent
考察点
技术栈
第 1 题如何实现大模型相关技术的产业落地？ 考察对大模型实际落地路径、场景选择与工程挑战的理解第 2 题在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中,知识图谱的更新机制通常如何设计? 考察知识图谱更新机制的整体设计与数据一致性第 3 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 4 题如何看待当前LLM和Agent的发展趋势？ 考察对行业趋势、技术演进的判断与个人见解第 5 题请讲讲 Agent 中的反思模块逻辑是什么？ 考察对 Agent 反思机制的设计理解与实现细节第 6 题请简要阐述当前大模型应用的主流范式，并说明其典型技术架构与适用场景。 考察对大模型应用范式（如RAG、Agent、微调等）的整体认知与辨析能力第 7 题开放性问题：Agent 如何与 RAG 更好地结合？请详细阐述每个模块的设计思路。 考察对 Agent 与 RAG 结合架构的理解，以及各模块设计思路的深度第 8 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 9 题在时空知识图谱中，如何保证图谱数据更新的实时性？请说明关键机制或优化手段。 考察实时性保障技术选型与权衡第 10 题Agent与React这两种范式的有什么区别？什么时候该用谁？ 考察对Agent自主循环与React执行范式差异的理解及选型判断第 11 题你是怎么设计Agent的记忆系统？ 考察对Agent记忆架构的理解、分层设计及工程实践第 12 题请描述一个 AI Agent 通常包含哪些核心组成部分。 考察对 AI Agent 架构组成与各模块职责的理解第 13 题请介绍Agent相关的设计模式有哪些,并说明各自适用场景。 考察对Agent系统设计模式的理解与选型能力第 14 题在设计一个 Agent 系统时，什么情况下应该优先使用 Function Calling，什么情况下应该优先使用 Tool Routing？ 考察根据实际场景做出技术选型的能力第 15 题Agent 和 Workflow 的核心区别是什么？ 考察对 Agent 自主决策与 Workflow 固定流程差异的理解第 16 题如何设计Agent的记忆部分？ 考察对Agent系统记忆架构的理解、分类与权衡能力第 17 题请讲解Agent由哪些组件组成，以及常用的Agent模式有哪些 考察对Agent架构组成与典型设计模式的理解第 18 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 19 题请介绍你在Agent工具设计中是否采用了workflow形式，并说明理由。 考察AI Agent工具设计中的方案选型与权衡能力第 20 题在 Copilot 模式和 Agent 模式之间，它们的核心区别体现在哪些方面？ 考查对 Copilot 模式和 Agent 模式这两种交互范式的理解，以及它们在功能定位、工作方式、用户交互和适用场景上的差异。