后端岗位面试题 · 技术原理 · tech:ai-agent
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 31 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:ai-agent
考察点
技术栈
第 1 题在AI agent项目中，你遇到的主要挑战是什么？ 考察候选人在AI agent项目中的问题识别与解决能力第 2 题请谈谈你对Agent和RAG的理解。 考察对Agent和RAG核心概念、区别与结合应用的认知第 3 题Workflow、Agent、Tools 这三个概念分别是什么？它们之间有什么区别？ 考察对 AI 应用开发中核心概念的准确理解与对比能力第 4 题请谈谈你对MCP、RAG和Agent这三项技术的了解。 考察对新兴AI工程技术的概念理解、适用场景和组合运用认知第 5 题你认为与大模型之前的 workflow 相比，Agent 真的解决了更多问题吗？为什么？ 考察对 Agent 相对传统 workflow 的本质差异和实际收益的理解第 6 题请说说你对 MCP、Agent 和 RAG 三者关系的理解，以及它们在实际系统中的应用。 考察对 MCP、Agent、RAG 概念的理解及架构应用能力第 7 题Agent（智能体）与大语言模型有什么差别？ 考察对 Agent 与大模型层级关系、能力边界和控制机制的理解第 8 题请谈谈你对大模型和Agent的理解。 考察对大模型与Agent概念、关系及实际应用的认知深度第 9 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 10 题什么是AI agent，你认为在后端服务中搭建AI agent需要考虑什么问题？ 考察对AI Agent概念的理解以及在后端工程落地时的系统设计意识第 11 题请谈谈你对AI Agent与大模型技术的理解，以及你在这方面的实践经验。 考察对AI Agent、大模型基础原理的认知深度，以及实际项目经验第 12 题你认为当前Agent类产品普遍未出现特别亮眼成果的主要原因是什么？ 考察对Agent技术局限与行业落地瓶颈的批判性分析能力第 13 题请解释一下当前流行的 AI Agent 概念及其核心原理。 考察对 AI Agent 基础概念、工作流程和应用场景的理解第 14 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 15 题如果让你设计一个 Agent 系统，与过去的小模型相比，你认为大模型在其中带来哪些能力提升和新的风险？ 考察大模型相对小模型在 Agent 场景中的能力跃迁与风险意识第 16 题是否亲手写过 Agent 或 MCP？请举例说明实现过程。 考察 Agent/MCP 的真实实践、实现路径与问题排查能力第 17 题请介绍一下你对大模型相关原理的理解，例如 Agent 和 RAG 的概念。 考察对大模型原理的掌握程度以及相关概念的理解深度第 18 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 19 题请介绍Agent与multi-agent协同模式，并说明它们各自的特点和适用场景。 考察对Agent及multi-agent协同模式的理解与应用场景把握第 20 题请谈谈你对 Agent（智能体）这一概念的理解，并说明它与传统软件程序或机器学习模型的主要区别。 考察对 Agent 核心特征、自主性与环境交互机制的理解