AI 智能体与大模型应用开发面试题库
RAG 和微调（SFT）的核心区别是什么？能不能一起用？
原题什么是 AI Agent？它和传统 AI 应用的区别是什么？
原题什么时候该用 Prompt、RAG、微调、Workflow、Agent？
原题Token 和上下文窗口是什么？它们在工程上意味着什么？
原题大模型应用上线前你最关心哪些工程指标？
原题System Message 和 User Message 应该怎么分工？
原题结构化输出有哪些常见做法？各自的优缺点是什么？
原题Prompt Injection 是什么？为什么 RAG / Agent 场景更要小心？
原题Prompt Engineering 中，如何系统优化提示词并把准确率做上去？
原题Prompt 工程的边界是什么？为什么不能把一切问题都交给 Prompt？
原题如何做 Prompt 版本管理与回归？
原题请描述一个完整的 RAG 流水线。
原题文本切块应该怎么设计？有哪些常见坑？
原题RAG 效果不好时，你会怎么排查？
原题混合检索、重排序和查询改写分别解决什么问题？
原题RAG 应该如何接入 Agent 执行链路？
原题为什么企业项目里的 RAG 必须重视权限、版本和引用？
原题什么是 Lost in the Middle？它对 RAG 设计有什么启示？
原题有了超长上下文模型，还需要 RAG 吗？
原题复杂文档 RAG 或多模态 RAG 应该怎么做？
原题什么是 Agentic RAG？它和“一次检索后直接生成”有什么区别？
原题什么是向量数据库？它和传统数据库有什么区别？为什么不能只用 MySQL？
原题Embedding 是什么？它在应用开发里最核心的价值是什么？
原题如何选择一个合适的 Embedding 模型？评估它好坏看什么？
原题近似检索和精确检索怎么权衡？
原题在什么场景下，知识图谱或图数据库比纯向量检索更有价值？
原题GraphRAG 适合什么场景？和传统向量 RAG 怎么选？
原题ReAct 模式是什么？它解决了什么问题？
原题Tool、Function Calling、Agent 三者是什么关系？
原题一个 Agent 应该如何设计？它通常由哪些核心组件构成？
原题Function Calling 的基本原理是什么？
原题设计 Tool 时最值得重视的工程原则是什么？
原题如果让你实现一个“查天气、查新闻”的 AI 助手，你会怎么设计？
原题什么是“工具幻觉”？工程上怎么缓解？
原题Function Calling 和“让模型输出 JSON 再自己解析”有什么区别？
原题当工具很多时，如何控制上下文长度和调用稳定性？
原题LangGraph 相比普通 Workflow 或链式调用，最大的价值是什么？
原题在 LangGraph 里，State、Node、Edge 分别代表什么？
原题LangChain 在今天的价值是什么？为什么不是直接手写 SDK 就够了？
原题如何使用 LangChain 开发一个 Agent？
原题LCEL 的价值是什么？为什么说它不只是语法糖？
原题LangGraph 的进阶特性里，你觉得最有工程价值的是哪些？
原题Checkpoint、HITL、Time-Travel 在面试里怎么讲得更工程化？
原题上下文窗口、短期记忆、长期记忆分别是什么关系？
原题如何为 Agent 设计短期记忆和长期记忆系统？技术上通常怎么落地？
原题什么是 MCP？它解决的核心问题是什么？它和 Tool、RAG、Agent 有什么区别？
原题MCP 和 Function Calling 的关系是什么？
原题MCP 是如何做到跨平台兼容的？
原题MCP 技术协议的主体内容是什么？
原题MCP 服务器开发流程是什么？
原题Agent 应该如何接入 MCP 工具？
原题MCP 的流式 HTTP 传输核心优势是什么？
原题MCP 调用如何保证并发？
原题A2A 和 MCP 的区别是什么？
什么时候需要多智能体？
原题完整原题
A2A 和 MCP 的区别是什么？什么时候需要多智能体？
有哪些热门的 MCP 工具？
原题Coze / Dify 这类平台和 LangChain / LangGraph 的关系怎么理解？
原题各类 Agent 开发框架应该如何选取？
原题什么时候工作流比 Agent 更合适？
原题用 Python 调用 Dify / Coze 工作流时，最值得关注哪些工程细节？
原题开源 RAG 平台比如 RAGFlow，应该如何选型？和 Dify 或自研链路怎么比较？
原题你会如何评估一个 RAG 或 Agent 系统的效果？
原题什么是“幻觉”？应用层应该怎么缓解？
原题多用户场景下，如何为 Agent 做安全沙箱隔离？
原题Agent 部署和运维有哪些指标？
原题RAG 系统在实际部署中可能面临哪些挑战？
原题如何确保 Agent 的行为安全、可控且符合人类意图？
原题Agent 链路耗时很长时，如何定位性能瓶颈？
原题意图识别 / 任务路由应该怎么做？
原题你会怎么做大模型应用的可观测性？
原题控制大模型应用成本，你会优先从哪些层面下手？
原题模型路由应该怎么做？
原题内网环境下怎么设计 Agent / RAG 系统？
原题如果让你设计一个企业知识库问答系统，你会怎么做？
原题如果让你设计一个 NL2SQL Agent，你会重点控制哪些风险？
原题如果让你设计一个客服智能体，你会优先考虑哪些能力？
原题如何设计 Agent 的完成判断与终止条件，避免过早结束？
原题Code Agent 怎么设计？
原题如果让你设计一个 Deep Research 系统，它和普通 RAG 有什么不同？
原题如何设计一个 Deep Research 系统？
原题如何设计 Python 代码解释器？
原题如何设计类 Manus 通用智能体？
原题如何开发浏览器自动化 Agent？
原题当 Agent 需要在真实或模拟环境中执行任务时，它和纯软件工具型 Agent 有什么本质区别？
原题面试官让你介绍一个做过的 RAG / Agent 项目，你应该怎么讲？
原题如果面试官问“你们为什么不用某个更热门的框架或模型”，怎么回答更稳？
原题如果线上效果波动很大，你怎么向面试官展示你的排障能力？
原题你常用哪些 AI 开发工具？各自适合什么场景？
原题Cursor、Claude Code、Copilot 这类 AI 编码工具的差异该怎么理解？
原题如果让你总结“AI 应用工程师”和“算法研究岗”的差异，你会怎么说？
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