后端岗位面试题 · 业务理解 · tech:ai-agent
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 12 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解 · tech:ai-agent
考察点
技术栈
第 1 题请介绍你参与开发的AI Agent项目，并说明在项目中使用了哪些大模型以及选择的理由。 考察对AI Agent项目的理解、模型选型与工程落地能力第 2 题请谈谈你对大模型和Agent的理解。 考察对大模型与Agent概念、关系及实际应用的认知深度第 3 题请解释一下当前流行的 AI Agent 概念及其核心原理。 考察对 AI Agent 基础概念、工作流程和应用场景的理解第 4 题请介绍一下你对大模型相关原理的理解，例如 Agent 和 RAG 的概念。 考察对大模型原理的掌握程度以及相关概念的理解深度第 5 题请介绍你开发过的AI Agent项目，包括具体业务场景和你的职责。 考察AI Agent项目经验、业务理解和个人贡献第 6 题请谈谈你对 Agent（智能体）这一概念的理解，并说明它与传统软件程序或机器学习模型的主要区别。 考察对 Agent 核心特征、自主性与环境交互机制的理解第 7 题请谈谈你对RAG、Agent、SSE、幻觉和Prompt相关概念的理解，并说明它们在构建AI应用时各扮演什么角色？ 考察对AI应用关键概念的理解及其实际应用关联第 8 题请谈谈你对智能体（Agent）的理解。 考察对智能体概念、组成和典型应用场景的认知第 9 题相比直接用ChatGPT这类大模型，Agent进一步解决了什么问题，请举例说明。 考察对大模型与Agent差异的理解，以及Agent的价值定位第 10 题你怎么看像 AI Agent、RAG、MCP 等这些最近很火的概念？ 考察对新兴 AI 技术概念的理解深度、辩证思考及业务落地视角第 11 题请介绍你对AI Agent及底层技术架构的理解，并说明它们如何支撑实际业务应用。 考察对AI Agent概念、底层技术栈及业务落地价值的综合理解第 12 题请介绍你对RAG（检索增强生成）和AI Agent的技术理解，并说明它们各自适用的场景。 考察对RAG与AI Agent核心概念、原理和适用场景的理解