🤖 Agent Interview Hub

国内最全的 AI Agent 工程师面试知识库

300+ 面试题与参考答案 · 15 类公司/岗位资料（含 Anthropic 等海外顶级 AI 公司）· 6 道实操考题 · 16 周完整学习路线图

📖 经典版 · ✨ 新版 · 🔥 高频题信号榜 · ⭐ Star 支持 · 🐛 提交面经

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📌 这是什么？

专为国内大厂 AI Agent 工程师跳槽/求职打造的一站式面试知识库。

• 🎯 面向谁 — 准备跳槽阿里、字节、腾讯、百度等大厂 Agent 岗位的工程师
• 📚 包含什么 — 300+ 高频问题与参考答案、15 类公司/岗位资料、6 道限时实操考题、35 篇通用知识文档
• 🗺️ 学习路线 — 从零到 Offer 的 16 周完整学习计划
• ✨ 特色亮点 — 题目全带答案、面经来自牛客真实分享、支持 GitHub Pages 在线浏览

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🧭 知识体系

AI Agent 工程师知识体系
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├── 🧱 基础层
│   ├── Transformer 架构与注意力机制
│   ├── LLM 原理 / Tokenization / Embedding
│   └── Prompt Engineering 基础
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├── 🔧 核心层
│   ├── Agent 设计模式（ReAct / Plan-and-Execute / Multi-Agent）
│   ├── RAG 全链路（检索 / 分块 / 重排 / 生成）
│   ├── Function Calling / Tool Use 🆕
│   ├── MCP（Model Context Protocol）🆕
│   ├── 主流框架（LangChain / LangGraph / AutoGen）
│   └── Context Engineering 上下文工程
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├── 🚀 进阶层
│   ├── Agentic RAG / GraphRAG
│   ├── Agentic Coding 与 AI 编程工具 🆕
│   ├── 模型微调 / 推理优化 / 量化部署
│   └── Agent 安全、评估与对齐
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└── 💼 实战层
    ├── 系统设计与项目经验
    ├── 大厂岗位要求解读
    └── 面试技巧与真实面经

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🗺️ 学习路线图

16 周从基础到 Offer，每周有明确目标和推荐资料

➡️ Agent工程师学习路线图.md

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📚 通用知识

🔧 核心技术

#	文档	简介
1	12 周 Agent 工程师进阶路线	以周为单位交付 RAG、Agent、MCP、生产化作品集
2	Agent 核心概念与设计模式	ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等核心范式
3	Agent 框架全景	LangChain、AutoGen、CrewAI 等主流框架横评
4	LangChain 与 LangGraph 深度解析	链式调用到图编排的演进与实战
5	RAG 核心知识与面试题	检索增强生成全链路：分块、检索、重排、生成
6	Agentic RAG 与 GraphRAG 深度解析	从朴素 RAG 到 Agent 驱动的智能检索
7	Context Engineering 上下文工程	上下文窗口管理、压缩与优化策略（含 Anthropic 最新实践）🔄
8	Agent 安全与评估体系	Prompt 注入防御、幻觉检测、评估框架
9	大模型推理优化与部署	量化、蒸馏、KV Cache、vLLM 等推理加速
10	Function Calling 与 Tool Use 专题	三大厂商实现对比、调用模式、安全防御 🆕
11	MCP 与工具生态	Model Context Protocol 架构、开发实战、企业应用 🆕
12	Agentic Coding 与 AI 编程工具	Claude Code / Cursor / Copilot 对比、Hooks、人机协作 🆕
13	Agent Harness 与编码代理测评	Codex CLI / Claude Code / OpenHands 等 Harness 深度测评与源码入口 🆕
14	2026 Agent 工程化新考点	Runtime、可恢复执行、路径震荡、工具路由、Trace 与生产级评测 🆕
15	Agent Harness 评测与发布门禁	Task/Environment/Outcome Spec、三层 Grading、Shadow 与 Canary
16	企业级 Agent 平台与 AgentOS	控制面、Runtime、多租户、Registry、模型网关与平台治理
17	自进化 Agent 与 Skill 生命周期	Trace 复盘、Curator、Skill 版本、灰度、回滚与防污染

📝 面试题库