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 21 题你最近关注过哪些与 Agent 相关的技术报告、论文或前沿进展？请分享一个你印象最深的，并说明你的理解和看法。 考察候选人对 Agent 领域前沿动态的持续关注、学习能力与独立思考深度第 22 题请谈谈你对Agent相关原理的理解，例如Agent的核心组成、工作流程以及常见的设计模式。 考察对Agent理论模型、核心组件和典型工作流的理解深度第 23 题请谈谈你对RAG、Agent、SSE、幻觉和Prompt相关概念的理解，并说明它们在构建AI应用时各扮演什么角色？ 考察对AI应用关键概念的理解及其实际应用关联第 24 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 25 题请解释什么是 Agent，并概述其工作原理。 考察对 AI Agent 概念和工作流程的理解第 26 题请谈谈你对智能体（Agent）的理解。 考察对智能体概念、组成和典型应用场景的认知第 27 题相比直接用ChatGPT这类大模型，Agent进一步解决了什么问题，请举例说明。 考察对大模型与Agent差异的理解，以及Agent的价值定位第 28 题你在Agent框架中使用了责任链模式和观察者模式，请分别解释这两种模式。 考察对责任链模式与观察者模式的设计意图、结构与适用场景的理解第 29 题你怎么看像 AI Agent、RAG、MCP 等这些最近很火的概念？ 考察对新兴 AI 技术概念的理解深度、辩证思考及业务落地视角第 30 题请介绍你对AI Agent及底层技术架构的理解，并说明它们如何支撑实际业务应用。 考察对AI Agent概念、底层技术栈及业务落地价值的综合理解第 31 题请介绍你对RAG（检索增强生成）和AI Agent的技术理解，并说明它们各自适用的场景。 考察对RAG与AI Agent核心概念、原理和适用场景的理解