# 2026最全AI大模型面试题 | Agent面试题 | AI应用开发面试题（600张图解+25万字答案解析） 大家好，我是小林。
如果你在准备 2026 的 AI 岗面试，先把这个网站收藏了：
👉 小林面试笔记：https://xiaolinnote.com (opens new window)
专注 AI Agent 开发方向的面试题网站，图解 Agent + RAG + LLM 面试题，让一部分人先跑赢 AI Agent 开发面试。
为什么值得你专门收藏一个网站？我先把家底亮出来——这套大模型面试题目前已经沉淀了：
📚 74 道大厂真实高频面试题（Agent / RAG / 工具调用 / 大模型工程） 🖼️ 615 张纯手绘图解，复杂原理一张图看懂 ✍️ 25 万+字详细答案解析，每题都讲到能自己推导 🆓 全部免费，且每月持续更新，紧跟 MCP、A2A 等新协议 而且每一道题都做了四件别的八股不会做的事：题目全部来自字节、阿里、腾讯等大厂真实面经、开头先来一段「面试翻车现场」让你感受踩雷体验、复杂架构全部配手绘图解**、**从根子上把原理讲透——不是让你背答案，而是面试官怎么换着问你都能推出来。
# 大模型面试题：4 大专题，74 道题全部列给你 进入 2026，AI 岗面试的重心已经从「大模型基础」快速转向「AI 应用落地」，大模型面试题、Agent 面试题、AI 应用开发面试题成了应届和社招必刷的三大方向。下面 4 大专题的题目我全部列出来，点开任意一题都是一篇完整图解长文。
# 一、Agent 面试题（16 题 · 158 张图 · 6.4 万字） 📖 专题介绍与完整目录：Agent 面试题介绍页 (opens new window)
2026 最火的方向，也是 Agent 面试题问得最深的一块。开放题「让你设计一个客服 Agent，任务怎么拆？记忆怎么存？工具调用失败怎么兜底？」全靠这 16 道题打底。
1. 什么是 Agent？与大模型有什么本质不同？ (opens new window) 2. Agent 的基本架构由哪些核心组件构成？ (opens new window) 3. Workflow，Agent，Tools 这三个的概念和区别介绍一下？ (opens new window) 4. 了解哪些其他的 Agent 设计范式？Agent 和 Workflow 的区别是什么？ (opens new window) 5. Agent 推理模式有哪些？ReAct 是啥？具体是怎么实现的？ (opens new window) 6. ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 三种范式有什么核心区别？实际项目中该如何选型？ (opens new window) 7. 复杂任务怎么做的任务拆分？为什么要拆分？效果如何提升？ (opens new window) 8. 请你介绍一下 AI Agent 的记忆机制，并说明在实际开发中应该如何设计记忆模块？ (opens new window) 9. Agent 的长短期记忆系统怎么做的？记忆是怎么存的？粒度是多少？怎么用的？ (opens new window) 10. 什么是 Multi-Agent？ (opens new window) 11. 说说 Single-Agent 和 Multi-Agent 的设计方案？ (opens new window) 12. Agent 记忆压缩通常有哪些方法？ (opens new window) 13. 在工程实践中，为什么有时候选择「手搓」Agent，而不是直接用成熟框架？ (opens new window) 14. 如何赋予 LLM 规划能力？ (opens new window) 15. 讲讲 Agent 的反思机制？为什么要用反思？具体怎么实现？ (opens new window) 16. 如何设计多 Agent 的协作与动态切换机制？ (opens new window) # 二、RAG 面试题（20 题 · 142 张图 · 6 万字） 📖 专题介绍与完整目录：RAG 面试题介绍页 (opens new window)
RAG 是 Agent 面试题与 AI 应用开发面试题的共同基础，几乎每家大厂必问，建议第一个吃透。这 20 道把 RAG 从原理到线上落地完整过一遍。
1. 什么是 RAG？详细描述一个完整 RAG 系统的详细工作流程？ (opens new window) 2. 大模型的 RAG 主要用来解决什么问题？ (opens new window) 3. 相比直接微调 LLM，RAG 解决了什么问题？微调和 RAG 各自的优劣势是什么？ (opens new window) 4. RAG 中的文档是怎么存的？粒度是多大？详细说说文档切割（Chunking）策略？ (opens new window) 5. 怎么规避语义被切割掉的问题？ (opens new window) 6. 在 RAG 中 Embedding 究竟是什么？如何选择和评估一个 Embedding 模型？ (opens new window) 7. Embedding 有哪几种算法你了解过吗？ (opens new window) 8. 什么是向量数据库？有没有做过向量数据库的对比选型？ (opens new window) 9. 讲讲你用的向量数据库？数据量级是多大？性能如何？遇到过性能瓶颈吗？ (opens new window) 10. 你使用 RAG 给大模型一个输入，系统是怎样的工作流程？ (opens new window) 11. 请你介绍一下向量检索和关键词检索的区别？ (opens new window) 12. 如何润色用户的 Query（Query Rewrite）？目的是什么？ (opens new window) 13. 什么是多路召回？具体怎么做？ (opens new window) 14. RAG 检索优化策略有哪些？ (opens new window) 15. 了解哪些更复杂的 RAG 范式？ (opens new window) 16. 在什么场景下，你会选择使用图数据库来增强传统的向量检索？ (opens new window) 17. 如何规避 RAG 系统中大模型的幻觉？ (opens new window) 18. 怎么量化你的 RAG 效果？ (opens new window) 19. RAG 知识库如何实现动态与持续更新？ (opens new window) 20. 在实际落地中，你觉得 RAG 最难的地方是哪里？ (opens new window) # 三、LLM 工具调用面试题（16 题 · 127 张图 · 4.6 万字） 📖 专题介绍与完整目录：LLM 工具调用面试题介绍页 (opens new window)
这是 AI 应用开发面试题的核心场景。2026 一线大厂已经把 MCP 写进 JD，Function Calling 的 Schema 设计、工具调用失败重试、SSE 与 WebSocket 选型答不好，送分题就成了送命题。
1. 什么是 Function Calling？原理是什么？ (opens new window) 2. LLM 是如何学会调用外部工具的？ (opens new window) 3. 大模型的 Function Call 能力是怎么训练出来的？ (opens new window) 4. 什么是 MCP（模型上下文协议）？讲讲它的核心内容？ (opens new window) 5. MCP 由哪几部分组成？ (opens new window) 6. MCP 和 Function Calling 有什么区别？有没有实际跑过 MCP？ (opens new window) 7. Function Calling 也属于工具调用，请问什么场景下使用 Function Calling，什么场景下使用 MCP？ (opens new window) 8. 为什么有些特定的推理模型不支持 MCP 协议？ (opens new window) 9. Skill 是什么？ (opens new window) 10. MCP 和 Agent Skill 的区别是什么？ (opens new window) 11. Function Calling、Skill、MCP 这三个有什么区别？ (opens new window) 12. 什么是 A2A 协议？它和 MCP 协议的区别是什么？ (opens new window) 13. MCP 协议通常采用什么通信方式？ (opens new window) 14. 说说 WebSocket 和 SSE 通信的区别及局限性？ (opens new window) 15. 为什么要用 WebRTC 协议？它和 WebSocket 在 AI 对话流中的核心差异是什么？ (opens new window) 16. 有没有用过大模型的网关框架？网关层解决了什么问题？ (opens new window) # 四、大模型工程面试题（22 题 · 188 张图 · 8.1 万字） 📖 专题介绍与完整目录：大模型工程面试题介绍页 (opens new window)
大模型面试题的工程深水区，P6+ 算法岗与推理工程岗的高频加试。专门聚焦「模型在生产环境为什么跑不快、跑不稳、跑不省成本」这类高阶追问。
1. 什么是大语言模型？和传统 NLP 模型有什么区别？ (opens new window) 2. 讲讲 Transformer 架构基本原理？Encoder 和 Decoder 是什么？ (opens new window) 3. 多头注意力（MHA）有哪些局限？MQA、GQA、Flash Attention 怎么解决？ (opens new window) 4. 大模型的位置编码是干什么用的？sin/cos、RoPE、ALiBi 有什么区别？ (opens new window) 5. 什么是大模型项目的分词器？原理是什么？ (opens new window) 6. 大模型是怎么训练出来的？ (opens new window) 7. 什么是 Scaling Law？大模型的「涌现能力」是怎么回事？ (opens new window) 8. 大模型微调的方案有哪些? (opens new window) 9. 请讲一下 LoRA 技术，除了减少参数量，它还有哪些优点？ (opens new window) 10. SFT 之后还有哪些 Post-Training？RLHF、DPO、GRPO、拒绝采样什么关系？ (opens new window) 11. 大模型的 DPO 和 PPO 的区别是什么？ (opens new window) 12. 大模型生成文本时的解码策略有哪些？贪心、Beam Search、采样分别什么时候用？ (opens new window) 13. 大模型的参数：温度值、Top-P、Top-K 分别是什么？各个场景下的最佳设置是什么？ (opens new window) 14. KV Cache 是什么？Prompt Caching 的原理是什么？ (opens new window) 15. 大模型量化是什么？INT8/INT4/AWQ/GPTQ 怎么选？ (opens new window) 16. 如何写好 Prompt？分享下 Prompt 工程实践经验？ (opens new window) 17. 什么是 CoT？为啥效果好？它有什么缺点或局限性？ (opens new window) 18. 大模型为什么会出现幻觉？怎么缓解？ (opens new window) 19. MoE 混合专家模型是什么？DeepSeek V3、Qwen 为什么用 MoE？ (opens new window) 20. 大模型部署有哪些主流方案？vLLM、TGI、llama.cpp、SGLang 实际项目里怎么选？ (opens new window) 21. 大模型能力评测指标有哪些？ (opens new window) 22. 对比使用过哪些主流大模型？你们项目中最终选用了哪个模型？为什么？ (opens new window) 此外还有《LangChain 框架面试题》专题持续更新中。完整大模型面试题入口：https://xiaolinnote.com/ai/ (opens new window)
# 进阶专栏：图解 Agent & 图解 Claude Code 逐题八股能让你「会答题」，但想真正「懂原理」、在面试官连环追问下不慌，还得看这两个**「一文讲透」**的图解专栏。和八股不同，这里每篇都是一个主题的万字长文，把来龙去脉、设计取舍、源码细节一次性讲穿——这也是网站和其他面试题站点最不一样的地方。
# 🤖 图解 Agent：吃透 AI 智能体的前沿与底层（6 篇万字长文） 不只是面试题，而是带你看懂当下最火的 Agent 概念、生态与工程方法论。很多内容是全网少有人讲透的前沿话题：
👉AI Agent 是什么？ (opens new window)：从 0 讲清 Agent 与 LLM 的本质区别、四大核心模块，以及 MCP / A2A 协议，新手入门第一篇。 👉OpenClaw 是什么？ (opens new window)：GitHub 一度霸榜的爆火开源 Agent，扒一遍它到底凭什么火、架构怎么设计。 👉RAG 是什么？ (opens new window)：让大模型不再「一本正经胡说八道」的核心技术，一篇看懂检索增强全流程。 👉GraphRAG 和 LightRAG 详解 (opens new window)：传统 RAG 撞墙之后的两条进阶路线，原理、对比与选型一次说清。 👉Harness Engineering 是什么？ (opens new window)：被 OpenAI 官方验证的「让 AI Agent 越用越聪明、不再重复犯错」的工程方法论。 👉Loop Engineering 是什么？ (opens new window)：Claude Code 作者那句「我的工作就是写 loop」背后，AI 编程从 Prompt 到 Loop 的范式转变。 # 💻 图解 Claude Code：从源码到实战，吃透最强编程 Agent（10 篇） Claude Code 源码泄漏的 51 万行代码全网刷屏，越来越多大厂面试开始追问它的实现原理。这个专栏带你扒源码 + 练实战，是目前少有的成体系的 Claude Code 深度解析。
源码解析（6 篇）
👉源码总览 (opens new window)：51 万行泄漏代码里的整体架构设计，先建立全局视角。 👉主循环 Query (opens new window)：一轮对话到底怎么跑起来的，异步生成器与 fake tool_result 全讲透。 👉上下文管理 (opens new window)：Compact 自动压缩机制，长对话为什么不会爆上下文。 👉代码检索 (opens new window)：为什么用 grep 而不用 RAG 检索代码——字节高频面试题。 👉记忆机制 (opens new window)：为什么偏偏不上向量数据库，而用 CLAUDE.md + 文件系统。 👉多 Agent 机制 (opens new window)：SubAgent 怎么拆任务、并发调度与上下文隔离。 实战技巧（4 篇）
👉基础使用技巧 (opens new window)：新手入门必学，快速上手少走弯路。 👉/powerup 教程 (opens new window)：官方内置的 18 个互动课程逐个过一遍。 👉CLAUDE.md 怎么写 (opens new window)：项目记忆文件的正确维护姿势，别再堆上千行无效配置。 👉百万行大代码库实战 (opens new window)：公司几百万行代码，Claude Code 怎么扛得住。 # 这份面试题合集适合谁？怎么搭配看？ 先记住一条总原则：做 AI 应用开发，主看 Agent + RAG + LLM 工具调用三大专题；大模型工程面试题偏算法底层、难度更高，应用方向当进阶选看，算法 / 大模型自研方向当主线。
应届校招（投 AI 应用 / Agent 开发岗）：主攻 Agent 面试题 + RAG 面试题 + LLM 工具调用面试题，这三块就能覆盖 90% 的一面二面追问；大模型工程面试题里挑「应用相关」的（采样参数、Prompt、CoT、幻觉、KV Cache、部署选型）选看即可，训练对齐那部分可以先跳过。 后端 / 算法转 AI 应用开发：已有工程底子，缺的是 AI 落地范式——按 Agent → RAG → LLM 工具调用（MCP、网关） 的顺序补，最快补齐应用层短板。 AI 应用工程师（社招）：把 Agent + RAG + 工具调用三块往深里抠（Multi-Agent 协作、Agent 可观测性、成本与并发、幻觉规避、MCP / 网关治理），冲 P6 / P7 深水区。 算法 / 推理 / 大模型开发工程师（非应用层）：大模型工程面试题才是你的主战场——Transformer、Flash Attention、RoPE、LoRA、RLHF / DPO / GRPO 对齐、量化、MoE、推理部署这些底层硬骨头，难度最高，是算法岗与大模型自研岗的核心考点；Agent 与 RAG 作为加分项。 # 常见问题 FAQ AI 应用开发面试主要考什么？ 主要考三块：Agent（架构、ReAct、任务拆分、记忆、Multi-Agent 协作）、RAG（切割、Embedding、向量库、检索优化、Rerank）、LLM 工具调用（Function Calling、MCP、A2A、网关治理）。这三块对应网站的 Agent / RAG / 工具调用三大专题，是应用方向的必刷重点。
大模型工程面试题难吗？应用开发同学要看吗？ 偏难，更偏算法底层（Transformer、Flash Attention、RoPE、LoRA、RLHF/DPO/GRPO、量化、MoE）。它更适合算法 / 推理 / 大模型自研方向的同学当主线；应用开发同学当进阶，挑「应用相关」的（采样参数、Prompt、CoT、幻觉、KV Cache、部署选型）选看即可。
大模型面试题和算法面试题有什么区别？ 算法题考数据结构与系统设计，偏通用基础；大模型面试题聚焦 Transformer、注意力机制、训练推理优化、对齐方式等 LLM 专属知识。大厂 AI 岗两类都考，权重随岗位倾斜。
没有大模型项目经验，能学 Agent 面试题吗？ 能。Agent 面试题的核心是工程思维（任务拆分、记忆机制、工具调用、失败处理），配合网站的图解和代码示例就能掌握，建议再搭一个 MVP 级 Agent Demo 写进简历。
这套大模型面试题要刷多久？怎么安排？ 应用方向 1 个月足够：先 Agent，再 RAG，最后工具调用；每道题按「先看面试翻车现场 → 再看图解原理 → 合上网页自己复述」三步走，比死记硬背高效得多。
网站内容免费吗？会持续更新吗？ 全部免费。题目每月更新，紧跟大厂 JD 与新协议（MCP、A2A、Skills、AG-UI 等），建议直接收藏 xiaolinnote.com (opens new window) 随用随查，春招提前 2 个月开始系统刷题。
# 结语 以上就是 2026 年最新的大模型面试题、Agent 面试题、AI 应用开发面试题三大方向合集。建议直接收藏网站作为面试备战主入口，随用随查：
👉 小林面试笔记：https://xiaolinnote.com (opens new window) —— 大厂新题、新协议（MCP、A2A、AG-UI 等）第一时间更新，助你在 AI 岗招聘季跑赢多数候选人。