后端岗位面试题 · 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 42 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：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 题请介绍你参与开发的AI Agent项目，并说明在项目中使用了哪些大模型以及选择的理由。 考察对AI Agent项目的理解、模型选型与工程落地能力第 3 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 4 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 5 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 6 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 7 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 8 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 9 题请介绍你参与过的一个结合 Agent 与 RAG 技术的项目，说明它的整体架构和你的主要职责。 考察对 Agent 与 RAG 结合架构的理解及项目实践经验第 10 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 11 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 12 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 13 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 14 题在开发Agent时，你遇到了哪些技术难点？请具体说明其中一两个及你的解决方案。 考察技术深度、问题拆解和解决能力第 15 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 16 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 17 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 18 题AI Agent项目中如何优化模型推理服务的响应延迟？ 考察对推理链路延迟优化手段的系统性理解与实际落地能力第 19 题agent开发中的关键难点和核心价值是什么? 考察对AI Agent开发难点的认知及价值理解第 20 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