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title: 2026 大模型面试题 | Agent 面试题 | RAG 面试题 | AI 应用开发面试指南（含答案与图解）
description: 2026 AI 应用开发面试指南，系统整理大模型面试题、AI Agent 面试题、RAG 面试题、AI 系统设计面试题、MCP 面试题、Prompt 工程面试题等高频考点，包含答案思路、图解和参考文章。
category: AI
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  - AI面试
  - 大模型面试
  - Agent面试
  - RAG面试
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      content: 系统整理 2026 AI 应用开发高频面试题，覆盖大模型、AI Agent、RAG、MCP、Prompt 工程、向量数据库与 AI 系统设计，包含答案思路、图解和参考文章。
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AI 应用开发面试和传统后端面试不太一样。

传统后端面试更多围绕 Java、JVM、并发、MySQL、Redis、消息队列、分布式和系统设计展开。AI 应用开发面试除了这些基础，还会继续追问：

- 大模型 Token 是怎么计算的？上下文窗口越大越好吗？
- Function Calling 和 MCP 有什么区别？工具调用怎么做权限控制？
- RAG 召回率低怎么排查？Chunk 怎么切？Rerank 解决什么问题？
- Agent 的 Memory 怎么设计？长任务上下文溢出怎么办？
- 如何设计一个生产级 AI 应用？模型网关、评测、可观测怎么做？

这些题不是背几个术语就能过的。AI 应用开发面试更看重的是：**你能不能把大模型、RAG、Agent、工具调用和系统设计放到真实工程里理解。**

所以，这篇文章会作为 AI 面试题的总入口。你可以先通过这里建立知识地图，再进入具体模块刷题和回到原文补底层理解。

## 面试题目录

| 面试题模块                                                         | 适合重点复习的人群                                     | 主要覆盖内容                                                                                                               |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [大模型基础面试题总结](./llm-interview-questions.md)               | 所有准备 AI 应用开发面试的人                           | Token、上下文窗口、采样参数、API 调用、流式输出、结构化输出、Function Calling、AI 应用评测                                 |
| [AI Agent 面试题总结](./agent-interview-questions.md)              | 准备 Agent、工具调用、工作流相关岗位的人               | Agent Loop、Memory、Prompt Engineering、Context Engineering、MCP、Agent Skills、Harness Engineering、Workflow、Graph、Loop |
| [RAG 面试题总结](./rag-interview-questions.md)                     | 准备知识库问答、企业 AI 应用、搜索增强生成相关岗位的人 | RAG 基础、Embedding、向量数据库、Chunk 策略、Hybrid Search、Query Rewrite、Rerank、GraphRAG、知识库更新与评测              |
| [AI 系统设计面试题总结](./ai-system-design-interview-questions.md) | 2 年以上开发者、准备社招和系统设计面试的人             | 生产级 AI 应用架构、模型网关、Prompt 管理、RAG、Memory、Tool Calling、可观测、评测、安全合规、实时语音 Agent               |

这 4 篇是“面试题入口”，每篇都会告诉你：

- 这个模块的面试官到底想考什么。
- 高频题有哪些。
- 每组题背后应该掌握哪些关键点。
- 常见扣分点是什么。
- 应该回到哪篇原文继续深入学习。

建议你不要把它们当作纯题库看，而是当作“复习路线图”。题目只是入口，真正要掌握的是题目背后的工程判断。

这里说的“含答案与图解”，不是把所有内容压缩成几句标准答案，而是每篇面试题都会提供答题思路、关键点、扣分点和参考文章。更完整的图解和推导放在对应专题原文里，方便你从面试题继续深入学习。

## AI 应用开发面试考什么？

AI 应用开发面试和传统后端面试最大的区别是：它不只问你会不会调用接口，而是问你能不能把 AI 能力接入真实系统。

可以粗略分成三层。

### 第一层：大模型基础认知

这一层是所有 AI 应用开发岗位都绕不开的基础。面试官通常会问：

- Token 是什么？为什么中文、英文、代码消耗的 Token 不一样？
- 上下文窗口有什么限制？长上下文为什么不一定更好？
- Temperature、Top-P、Top-K 分别控制什么？生产环境怎么调？
- 大模型为什么会产生幻觉？有哪些工程缓解方式？
- JSON Mode、Structured Outputs、Function Calling 有什么区别？

这些题看起来基础，但真正要考的是工程认知。你不需要在普通应用开发面试里手推 Transformer，但必须知道这些参数会如何影响成本、延迟、稳定性、结构化输出和线上质量。

如果你发现自己只能背定义，讲不出生产里的影响，建议先看：[大模型基础面试题总结](./llm-interview-questions.md)。

### 第二层：AI 应用组件能力

这一层是和“只会调 API”拉开差距的地方，主要包括 RAG、Agent、Prompt、Context、MCP、工具调用等。

高频题包括：

- RAG 召回率低怎么排查？是 Chunk 问题、Embedding 问题，还是排序问题？
- Hybrid Search、Query Rewrite、Rerank 分别解决什么问题？
- Agent Loop 是什么？和普通工作流有什么区别？
- Agent Memory 怎么设计？短期记忆和长期记忆怎么区分？
- MCP 和 Function Calling 有什么区别？生产级 MCP Server 怎么做安全治理？
- Prompt Engineering 和 Context Engineering 到底差在哪？

这些题的共同点是：面试官不满足于听概念，而是会追问“你怎么落地”“出了问题怎么排查”“为什么这么选”。

如果你正在准备企业知识库、智能客服、Agent 工作流、AI 编程助手这类方向，建议重点看：

- [RAG 面试题总结](./rag-interview-questions.md)
- [AI Agent 面试题总结](./agent-interview-questions.md)

### 第三层：AI 系统设计

对于社招和有项目经验的候选人，这一层几乎必问。

面试官可能会直接给你一个开放题：

- 如何设计一个企业级 AI 知识库问答系统？
- 如何设计一个生产级 Agent 平台？
- 如何设计一个模型网关，支持限流、熔断、降级和成本统计？
- 如何设计 AI 应用评测体系？Golden Set、LLM-as-Judge、Trace 回放怎么做？
- 如何设计一个实时语音 Agent？打断、低延迟、状态机怎么处理？

这类题考的是架构能力。你不能只说“用 LangChain 搭一个 RAG”，而要能讲清入口层、编排层、Prompt/Context、RAG、Memory、Tool、模型网关、可观测、评测、安全合规这些模块分别解决什么问题。

系统设计题建议直接看：[AI 系统设计面试题总结](./ai-system-design-interview-questions.md)。

## 怎么用这套面试题复习？

这套面试题更适合“先建立框架，再回到原文深入”的方式。

### 1. 先用面试题建立知识地图

先快速过一遍 4 篇面试题，不要求马上记住所有答案。第一遍的目标是知道 AI 应用开发面试会问哪些方向：

- 大模型基础
- RAG
- Agent
- MCP 和工具调用
- Prompt 和 Context Engineering
- AI 系统设计
- AI 应用评测
- 实时语音 Agent

这一步能帮你避免复习时东一榔头西一棒子。

### 2. 再回到原文补底层理解

每道题后面都贴了参考文章链接。遇到答不上来的题，不要急着背标准答案，先回到原文看完整逻辑。

比如：

- Token、上下文窗口、采样参数不清楚，就看 [《LLM 运行机制》](../llm-basis/llm-operation-mechanism.md)。
- Function Calling、Structured Outputs、MCP 边界不清楚，就看 [《大模型结构化输出详解》](../llm-basis/structured-output-function-calling.md) 和 [《万字拆解 MCP 协议》](../agent/mcp.md)。
- RAG 效果优化说不清楚，就看 [《万字详解 RAG 检索优化》](../rag/rag-optimization.md)。
- 生产级 AI 应用架构说不清楚，就看 [《AI 应用系统设计》](../system-design/ai-application-architecture.md)。

面试题负责帮你定位考点，正文负责帮你补完整的因果链。

### 3. 最后用“工程表达”组织答案

AI 面试题不要只答“是什么”，建议按这个结构组织：

1. **先解释概念**：一句话讲清楚它是什么。
2. **再说明问题**：它在真实系统里会带来什么影响。
3. **接着给方案**：生产环境怎么设计、排查、优化或治理。
4. **最后讲边界**：什么场景适用，什么场景不适用。

比如问“RAG 召回率低怎么优化”，不要直接背 Hybrid Search、Rerank、Query Rewrite。更好的回答是：

先判断正确证据有没有进入候选池；如果没有，排查文档解析、Chunk、Embedding、Metadata、Query Rewrite；如果进入了但排得靠后，再考虑 Hybrid Search、Rerank、候选池大小和融合权重；如果证据进了上下文但答案仍然错，再看 Prompt、上下文位置、模型是否忠实使用证据和评测样本。

这类回答更像真的做过系统。

## 不同经验阶段怎么复习？

先说结论：**不同经验阶段不是“看不看某个模块”的区别，而是掌握深度不同。**

即使是应届生，也建议至少了解 Agent 和 AI 系统设计的基本问题。现在很多校招项目、实习项目都会写智能客服、知识库问答、AI 助手、AI 编程工具，如果你完全不了解 Agent Loop、RAG 链路和生产级架构，面试官一追问就容易露怯。

更合理的复习方式是：所有人都要建立完整地图，只是深度分层。

### 应届生和 0-1 年

目标不是把所有工程细节都背下来，而是能把 AI 应用开发的基本链路讲清楚。

- [大模型基础面试题总结](./llm-interview-questions.md)
- [AI Agent 面试题总结](./agent-interview-questions.md)
- [RAG 面试题总结](./rag-interview-questions.md)
- [AI 系统设计面试题总结](./ai-system-design-interview-questions.md)

这个阶段建议重点做到：

- 大模型基础：能讲清 Token、上下文窗口、采样参数、结构化输出为什么会影响工程稳定性。
- RAG：能画出“文档处理 -> Chunk -> Embedding -> 向量库 -> 检索 -> 生成”的基本链路，并知道召回不准不能只改 Prompt。
- Agent：能说明 Agent 和普通 Chatbot、Workflow 的区别，知道 Agent Loop、Memory、Tools 是什么。
- 系统设计：能用简单语言描述一个 AI 知识库问答系统包含哪些模块，比如鉴权、RAG、模型调用、日志和评测。

应届生不一定要讲出复杂的模型网关、灰度回放和多 Agent 协作，但要表现出你不是只会复制 Demo，而是知道 Demo 到生产之间有工程差距。

### 2-3 年

这个阶段要从“知道链路”升级到“能定位问题、能做取舍”。

- [大模型基础面试题总结](./llm-interview-questions.md)
- [AI Agent 面试题总结](./agent-interview-questions.md)
- [RAG 面试题总结](./rag-interview-questions.md)
- [AI 系统设计面试题总结](./ai-system-design-interview-questions.md)

这个阶段建议重点做到：

- 大模型基础：能讲清 API 调用链路、幂等、限流、重试、结构化输出失败处理。
- RAG：能按文档处理、召回、排序、上下文、生成、评测这几段排查问题。
- Agent：能讲清 Agent Loop、Memory、MCP、Function Calling、Skills 的边界和组合方式。
- 系统设计：能讲一个生产级 AI 应用的核心模块，至少覆盖 Prompt 管理、RAG、Tool Calling、安全和可观测。

面试官会更关注你是否能把 AI 能力接入真实业务系统。比如“知识库更新后旧答案还在怎么办”“工具调用失败怎么降级”“如何证明新 Prompt 比旧 Prompt 更好”，这些问题要能给出工程化回答。

### 3 年以上

这个阶段系统设计会成为重点，但大模型基础、RAG 和 Agent 仍然不能丢。区别是：你不能只讲单点技术，要能讲完整架构、治理策略和演进路线。

- [大模型基础面试题总结](./llm-interview-questions.md)
- [AI Agent 面试题总结](./agent-interview-questions.md)
- [RAG 面试题总结](./rag-interview-questions.md)
- [AI 系统设计面试题总结](./ai-system-design-interview-questions.md)

这个阶段建议重点做到：

- 架构设计：能拆出入口层、编排层、Prompt/Context、RAG、Memory、Tool、模型网关、评测观测和安全合规模块。
- 治理能力：能讲清模型路由、fallback、Token 成本归因、Prompt 版本管理、权限隔离、审计日志。
- 质量闭环：能说明 Golden Set、Trace 回放、线上灰度、LLM-as-Judge 和人工复核怎么配合。
- 风险控制：能处理 Prompt 注入、工具越权、隐私泄露、RAG 权限过滤、模型供应商故障等问题。

这个阶段最容易被追问“如果上线后效果变差，你怎么定位？”“如果模型供应商限流，你怎么降级？”“如果 Agent 工具调错了怎么办？”“如何证明新 Prompt 比旧 Prompt 更好？”这些问题都需要工程闭环，而不是概念答案。

## 这些面试题和 AI 专栏是什么关系？

可以这样理解：

- 这篇文章是入口，帮你快速定位高频考点。
- [AI 应用开发专栏](../) 是正文，帮你把每个考点背后的原理、工程细节和实践方案讲透。

面试题页不会把所有答案都写成几万字，否则会变得很难复习。它更像索引和路线图：告诉你该问什么、该掌握什么、该回到哪篇文章继续学。

如果你只想临时抱佛脚，可以先刷 4 篇面试题；如果你想真正把 AI 应用开发这块补扎实，建议按专题把原文也读完。

## 后续会继续更新

AI 应用开发还在快速变化，面试题也会继续更新。后面如果出现新的高频方向，比如多模态 Agent、端侧模型、AI Coding 工程化、MCP 生态实践、企业级评测平台，我也会继续补到这套面试题里。

如果你发现某个高频题还没覆盖，也欢迎在项目 issue 区留言。
