面试问题一面技术面1、先做自我介绍重点介绍智能运维 Agent 项目。2、介绍一下这个智能运维平台到底解决了什么问题。3、目前有哪些用户在使用是内部真实系统还是你自己做的项目4、用户在平台里输入一句什么样的话能够触发一条完整的 Agent 执行链路5、为什么这个场景要用 Agent用固定工作流加规则引擎不能实现吗6、你在这个项目里具体负责哪些模块哪些部分是你独立完成的7、从用户输入“查询订单服务最近两小时的异常并分析原因”开始系统内部会经过哪些步骤Agent 架构与任务路由8、你简历里写了 Multi-Agent具体拆成了哪些 Agent9、为什么要拆成多个 Agent一个 Agent 挂载所有工具有什么问题10、调度 Agent 如何判断当前任务应该走 ReAct还是走 Plan-and-Solve11、你写的四层意图识别具体是哪四层12、为什么不能直接让大模型判断意图13、正则规则、动作词统计和机器学习分类结果冲突时最后听谁的14、什么样的任务会被判定为复杂任务有没有具体的判断指标计划生成、失败处理与状态保存15、Plan-and-Solve 生成的执行计划不合理怎么办你有没有做计划校验16、执行到第三步时工具调用失败是重新规划还是只重试当前步骤17、Agent 执行过程中产生的计划、中间结果和工具返回值保存在哪里记忆机制与上下文压缩18、你说设计了多层记忆具体分成哪几层19、滑动窗口保留多少轮这个数字是怎么确定的20、摘要压缩按照对话轮数触发还是按照 Token 数量触发21、摘要压缩可能会把服务名称、告警时间和错误码压缩掉你怎么避免22、Redis 里保存的是原始对话、摘要还是 Agent 运行状态23、长期记忆中的内容由谁决定是否写入24、大模型自己决定写入会不会写入错误信息25、用户后来提供的信息与长期记忆冲突时你怎么处理RAG 检索与评测链路26、你写了 BM25 加向量检索为什么需要混合检索27、BM25 分数和向量相似度分数不在一个范围内结果怎么融合28、知识库有没有使用 Rerank为什么简历里没有写29、召回率从 0.72 提升到 0.89这个数据是怎么计算出来的30、评测集有多少条31、正确文档是由谁标注的32、你优化的是召回率但召回率提高是否一定能让最终回答更准确这个地方答得不太顺面试官明显想听完整的评测链路不只是检索命中率还要看回答正确性、引用一致性和任务完成率。MCP 工具调用与安全控制33、MCP 在项目里具体解决了什么问题34、为什么不直接在 Spring Boot 里调用 Prometheus 和 MySQL 接口而要再加一层 MCP35、MCP 工具的名称、描述和参数 Schema 由谁维护36、工具描述不准确模型选错工具怎么办37、MySQL 工具如何限制模型只能执行查询不能执行 DELETE 或者 DROP38、你设计的 L0 到 L3 四级风险分别是什么39、正则判断为低风险大模型判断为高风险最后使用哪个结果40、用户说“清理无用数据”没有直接出现 DELETE你怎么识别这是高风险操作41、L2 操作需要用户确认用户确认之后怎么保证执行的还是确认前的参数42、Prompt 注入让 Agent 忽略风险规则时你的安全控制还能不能生效A2A 与 Agent 通信43、A2A 在这个项目中的实际使用场景是什么44、A2A 和普通的 Agent 之间调用有什么区别45、Agent 之间传递完整对话还是只传递结构化任务和执行结果工程稳定性与并发控制46、SSE 连接断开后后台 Agent 任务是否继续执行47、一个任务执行三分钟用户刷新页面后怎么重新看到任务进度48、同一个工具因为超时被重复调用如何避免重复执行高风险操作49、Agent 服务重启后未完成任务能不能恢复50、心跳检测检测的是 Agent 实例还是正在执行的任务51、如果同时有大量 Agent 任务调用大模型如何做并发控制和限流52、Spring AI 在项目中主要用了哪些能力哪些地方是你自己封装的53、如果重新做一次这个项目里你最想重构哪个模块一面最后没有手撕代码面试官让我等通知大概当天晚上收到了二面邀请。二面技术主管面54、为什么从 Java 后端转 AI Agent 应用开发55、你认为 Agent 应用开发和普通 Java 后端开发最大的区别是什么56、这个智能运维 Agent 真正上线后最有价值的能力是什么57、目前项目中有哪些功能其实不需要大模型58、如果把大模型全部去掉这个平台还能保留哪些能力59、你怎么证明 Agent 比原来的人工运维流程效率更高60、简历中写“提升运维效率”有没有具体的数据故障定位、幻觉与 Trace61、Agent 生成了错误的故障原因但工具查询结果都是正确的你怎么定位问题62、如果检索内容正确最终答案仍然出现幻觉应该从哪些地方优化63、你们如何记录一次任务完整的执行轨迹64、出现线上问题后能不能还原当时使用的模型、提示词、知识版本和工具参数上线指标与方案取舍65、Agent 项目上线后你认为最重要的三个指标是什么66、工具调用成功率很高但用户仍然觉得不好用可能是什么原因67、Multi-Agent 一定比单 Agent 好吗什么情况下不应该使用 Multi-Agent68、ReAct 和 Plan-and-Solve 之外你还了解哪些 Agent 执行模式69、模型能力升级后原来的意图识别、路由和风险审核模块是否还有必要私有化部署、成本与扩展70、如果公司只允许使用私有化模型你会怎么重新选模型和设计系统71、如果模型接口成本突然增加三倍你准备怎么优化调用成本72、当前这套系统并发提升十倍最先出现瓶颈的地方可能在哪里73、你未来更想做 Agent 平台、Agent 业务应用还是模型算法二面最后聊了薪资、到岗时间和目前的面试进度。《AI Agent应用开发面试高频问题清单2026版》我们整理了近半年205篇AI应用开发一线真实面经从中筛选出114篇问题具体、追问链路完整、岗位匹配度高的内容再对其中2053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》清单包含- AI Agent开发岗高频真题 追问链 图解- 每题附参考答案要点直接背- 覆盖字节/阿里/腾讯/百度等头部一线大厂最新面经- 全部来自一线真实面经非概念拼凑- 免费更新当前版本更新记录如下有技术底子的人正站在AI大模型开发的黄金入口先问自己一个问题你写了这么多年代码薪资是不是已经很久没动了面试的时候“会Spring Boot”“会Vue”会MySQL已经变成了基本操作没有人在乎了。大家都会的东西就不值钱了。但另一边有人在疯狂涨薪拉勾、BOSS直聘上“AI应用开发”“大模型开发”Agent开发的岗位数量在过去一年翻了3倍薪资中位数比同级别后端开发高出 40%-60%。不是因为他们比你聪明而是因为他们踩对了赛道。你可能觉得我又不是搞算法的大模型跟我有什么关系这就是最大的误区。AI大模型应用开发 ≠ 训练大模型说清楚一点训练大模型的是那几家大厂但用大模型做应用的是千千万万的普通企业和团队。而这些团队需要的不是PhD而是——能用大模型API搭出可用产品的应用开发者能设计Agent工作流、调用工具链的Agent工程师能把RAG、Function Calling、多轮对话落地到真实业务的AI全栈这些活儿有编程基础的你完全能干。你需要补的不是算法基础而是AI开发的技术栈和工程思维。Agent开发为什么是程序员最好的切入点因为Agent开发本质上就是用自然语言编程——而这恰恰需要你已有的工程能力你有代码功底 → 理解Function Calling、工具调用、API集成比零基础快10倍你有系统设计经验 → 设计多Agent协作架构、状态管理、错误处理逻辑一脉相承你懂工程化 → 部署、监控、性能优化这些AI项目同样需要你理解数据 → RAG系统的数据清洗、向量检索、效果调优你的DB经验直接复用说白了你已有的能力是资产不是沉没成本。差的只是AI这一层的认知和工具链。学完之后你值多少钱转型 从传统后端/前端转AI应用开发打开薪资天花板跳槽议价权拉满升职 在现有团队主导AI项目落地从写代码的变成定方向的独立 用Agent开发能力做SaaS产品、接AI外包项目技术变现多一条腿不可替代 当AI能写CRUD了你是那个用AI写代码的人而不是被AI替代的人这不是危言耸听。GitHub Copilot已经能写出70%的CRUD代码了纯执行层面的程序员价值在快速缩水。但能用AI构建AI应用的人目前严重不够用。这门课会教你什么面向有编程基础的开发者从AI大模型应用开发的工程实践出发✅ 大模型API调用与Prompt工程实战✅ RAG系统搭建从数据处理到向量检索全流程✅ Agent开发Function Calling、工具链、多步推理✅ 多Agent协作与工作流编排✅ 真实项目落地从需求到部署的完整工程链路不讲虚的全是能直接用在项目里的东西。 AI大模型应用开发课程有编程基础这就是你的下一个赛道“程序员最大的风险不是技术过时而是用旧技术赚新钱的心态。”你可能还在想再等等看——但AI这个赛道窗口期就这么长。等大模型开发变成标配技能的时候你就不是先行者了而是追赶者。你有技术底子这是你最大的优势。别浪费它。