人工智能面试题 · 风险判断 · AI Agent
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 10 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断 · AI Agent
考察点
技术栈
第 1 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第 2 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 3 题你如何看待AI Agent未来的发展趋势？ 考察对技术方向的前瞻性判断与独立思考能力第 4 题在当前实际应用中，你觉得 Agent 的表现达到预期了吗？为什么？ 考察对 Agent 落地效果的批判性评估和判断依据第 5 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 6 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 7 题在构建或使用Agent系统时，如果遇到Agent幻觉编造出不存在的工具或函数，你通常如何定位和解决这类问题？ 考察对LLM Agent工具调用幻觉的识别、排查与防范能力第 8 题在 Reflection 机制中，我们该如何判断一个 Agent 执行失败是由于知识缺失，还是工具调用错误导致的呢？ 考察对 Agent 失败根因分析的框架与诊断能力第 9 题在实际生产部署时，应从哪些维度构建 Agent 系统的安全防护体系？具体需要规避哪些类型的风险？ 考查对 Agent 系统生产环境安全风险的理解及应对措施，包括数据、提示注入、行为控制等。第 10 题请说明子代理（Subagent）模式的优点和面临的挑战。在父代理调用子代理的过程中，有哪些边界条件需要重点关注？ 考察对子代理模式的理解，包括其优势、挑战及父子代理交互时的边界问题。