最近整理了不少中大厂AI Agent方向的面经，加上之前同学反馈的来看，有一个比较明显的感觉是：现在的面试跟之前还真完全不是一个路子。之前稍微聊下ReAct原理、LangChain用法可能还能撑下场子，现在这些基本只算开场白，真正被深挖的全是更偏工程和落地的部分。整体看下来，核心问题基本就这几个大方向。

先看Agent基础范式这块，面试一般不会停留在定义层面。ReAct默认大家知道，但很容易被问Thought到底有没有必要，什么场景下直接tool‑use‑only反而更合适。Workflow和Agent怎么选，得能用业务场景把判断逻辑讲清楚。一提多Agent，紧接着就聊 成本、延迟以及状态一致性问题，例如token消耗的增长、链路变长带来的延迟，以及多Agent之间如何保证上下文和共享状态不出问题。像Router、Planner、Executor这样的拆分，单纯说出结构本身意义不大，更关键的是在实际运行中，如果Planner规划出错、Router分配错误，系统如何感知并修正。

工具调用和协议层现在基本不会只看能不能调通。提到Function Calling通常会继续问schema设计如何影响模型行为，参数描述粗了模型乱填、细了token扛不住，怎么权衡。对于结构化输出不稳定的问题，也会关注失败后的处理策略，例如重试机制、prompt如何调整以及是否引入校验与兜底逻辑。MCP的话大部分讨论点一般集中在工具的动态发现机制、服务端状态管理方式，以及它与传统RESTful工具调用在使用模式上的差异。针对tool hallucination，仅仅依赖结果校验通常不够，还需要考虑如何在调用前后检测异常，比如识别不存在的工具调用，以及通过约束协议让Agent具备一定的自我纠错能力。

上下文工程这块算是每轮面试都常提的一个事了。长对话压缩用摘要、截断、向量检索取关键轮次，三种策略分别在什么条件触发，会被逐一问清。短期和长期记忆怎么分，Redis存什么、向量库存什么，token预算怎么分配。渐进式披露开始出现，系统prompt太长能不能分阶段暴露工具和规则又不丢能力。问到context cache和pruning，基本就是在看成本意识。

RAG和知识系统考的也比较频繁。问题不再停留在chunk大小这样的表层，而是会涉及复杂文档（包括多模态内容）的分块策略，以及是否支持动态调整。Hybrid retrieval往往需要能讲清楚整体检索链路，例如稀疏检索与稠密检索如何融合，以及各自承担的角色。Rerank阶段通常会被问到延迟预算与模型选择之间的权衡，比如在效果和响应时间之间如何取舍。

RAG已经是一个非常高频且基本绕不过去的考点了，，而且讨论的重点明显从“怎么做”转向“怎么把质量做好”。除了常规的检索与生成链路，GraphRAG在部分面试中也开始出现，重点在于什么场景值得引入图结构，以及实体关系的抽取和更新如何维护。评估这一块，像faithfulness、answer relevance、context precision这些指标，如果只是停留在概念层面意义不大，更有价值的是说明在实际评估中如何计算、如何结合这些指标去反向优化分块策略和检索流程。

多Agent与编排，本质问的是分布式系统问题。中心化编排和点对点协作各有取舍，前者更容易做全局调度与监控，但会带来单点压力和复杂度集中；后者在扩展性上更灵活，但对一致性和协同机制要求更高。LLM Router和规则Router的选择，通常取决于任务复杂度和稳定性要求，LLM更灵活但成本和延迟更高，也更不可控，规则方式则更稳定但覆盖面有限。真正容易被追问的是并发场景下的问题，比如多个Agent同时工作时共享状态如何管理，状态存储在什么位置，是集中式存储还是分片隔离，是否需要引入锁机制或版本控制来避免并发写冲突，以及在同一个session被多个Agent修改时如何保证最终结果的一致性。如果只跑过单流程demo，这块很容易卡住。

质量与评估会被反复问你怎么知道Agent变好了。面试通常不会满足于罗列指标，而是会关注这些指标如何组成一个完整的evaluation体系。常见指标包括任务成功率、token消耗、工具调用准确率、延迟分位等，但更重要的是离线评估数据如何构建、是否覆盖核心业务场景，以及在线监控如何与离线结果形成闭环。对于冗余工具调用，也不是简单统计次数，而是需要从成功执行路径中抽取相对最优的调用序列作为参考，对比实际调用链路，计算额外调用带来的比例和成本，从而判断系统是否存在“过度调用”的问题。对于业务型Agent，线上质量保障往往依赖多种手段组合，例如影子流量对比、基于金标准的回归测试、灰度发布以及AB实验，是不是真干过其实往下聊两轮就听出来了。

生产落地与治理拉出来全是线上踩过的坑，这个部分也是考察实际经验。HITL让你设计触发机制，置信度多少转人工，敏感工具是不是强制暂停等审批，超时未审批怎么自动撤销。高风险动作如发短信、删数据，权限标签怎么打，审批链路怎么设计。tool权限边界，最小权限怎么做，运行时能不能动态调整。成本优化和模型路由，复杂任务走大模型、简单场景用小模型甚至规则，路由器的设计逻辑和成本节省比例得能说清楚。

传统后端和工程基础有的面试也是会穿插问到的，特别如果简历本来就有涉及到相关的。MQ做异步队列和重试，跨工具调用的最终一致性，HTTP、SSE、WebSocket各自用在哪个环节，怎么进行选型。多节点部署的时候你的后端是怎么向后端通讯的，sse还是websocket等等。底层基础设施方面，像Redis常用于缓存和短期状态管理，MySQL或其他存储用于持久化数据，索引结构影响检索效率，线程池或协程模型影响并发处理能力，这些虽然不是Agent特有问题，但在系统规模上来之后都会成为瓶颈点。

所以上面这几类核心点大家可以提前准备一下，面试中如果被拷打说不出一二三还是很掉分的，目前概念部分大家基本上都能说出几句，而这些在面试中能拉开差距的方向要做到结合具体实现、权衡过程甚至一些问题场景展开，一定要多调研多思考。

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