20分钟就结束了，前几天其实一直有点提不起劲，深觉对这个岗位的面试不够尊重准备的不到位 再加上我当时押宝给高并发一致性，导致agent harness没答上来 但是面试官不开摄像头像kpi面 让我觉得心情好了不少 后面还会进一步补全不足 总的来说会更关注一些更新的研究去补全一下 有没有佬知道咋速学一下啊 俺还一窍不通

面试重点集中在 RAG 链路、Query 处理流程、Agent 架构选型、评测系统、BM25、测试样本构建、工程稳定性以及小模型约束等方向。

一面

1、请介绍第一个项目的整体架构，尤其是 RAG 的链路部分和 Query 处理流程。

2、为什么采用单 Agent 架构，而不是多 Agent 架构？

3、评测系统是如何进行样本集构建和指标追踪的？

4、BM25 的原理及在系统中是如何使用的？

5、测试样本集的构建逻辑及选择标准是什么？

6、工程实现上如何保证性能和稳定性？

7、在工业环境中，如何约束模型？例如不同模型效果差异、避免失控等问题。

8、Agent Harness 相关。

准备AI Agent应用开发面试，但不知道哪些题该优先看？

AI Agent相关面试现在最大的问题，不是没资料，而是资料太散。

看教程，容易停留在概念；看单篇面经，只能知道某一次面试问了什么。真正难的是判断：哪些问题只是个例，哪些问题会在真实面试里反复出现，哪些问题还容易被连续追问。

所以我们整理了近半年203篇AI应用开发一线真实面经，从中筛选出112篇问题具体、追问链路完整、岗位匹配度高的内容，再对其中1680道面试问题逐道去重、归类，并按出现频次和面试考察价值排序，提炼出这份《AI Agent应用开发面试高频问题清单（2026版）》。

你不需要自己翻上百篇面经，也不需要把1680道题全部刷完。

这份清单解决的是一个更具体的问题：面试前时间有限，AI Agent应用开发到底应该优先准备哪些问题？

当前版本更新记录如下

获取方式

飞书文档链接：

https://ask.feishu.cn/shared-space/7642330956455513048

文档部分截图

假如你从2026年开始学大模型，按这个步骤走准能稳步进阶。

接下来告诉你一条最快的邪修路线，

3个月即可成为模型大师，薪资直接起飞。

阶段1:大模型基础

阶段2:RAG应用开发工程

阶段3:大模型Agent应用架构

阶段4:大模型微调与私有化部署

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