个人背景：211本科
面试官是ai开发组的leader，尽量能答的都答了，不会的一本正经胡扯、可能还没涉及后面会去优化。
虽然没过，但hr小姐姐还是鼓励我说只是技术栈不太匹配，其它方面还是很优秀的！也是很感激了！
可能是大部分公司都不咋招人了，面试机会比较少，还有点看不懂现在的市场，是不是现在ai行业要求 比较高，哪怕最初级的岗位也是和高级岗位要求一样，要求你独立开发、对接业务等等
最后就是大部分都是外包岗位，眼花缭乱的，革命啥时候才能成功啊！战线拉太长了很容易疲惫！只能继续优化自己优化项目了
一面
1、你认为 2021 年的 RAG 和现在的 RAG 有什么不同？
2、你是怎么提取关键词的？
3、为什么采用标题层级的文档结构树？这样的好处和局限性是什么？
4、你的改写机制是怎么设计的？由什么判断需要改写？
5、短期窗口记忆是什么作用？5 轮以后的记忆是怎么处理的？会自动存储到 Milvus 长期向量记忆库中吗？怎么判断用户的问题是重复的？
6、在 PDF 处理中，你是用 LlamaParse 处理的，还有用什么方法？OCR 是怎么做的？
7、FastAPI 是怎么做并发处理的？具体的控制方式是什么？
AI Agent应用开发面试，哪些问题是真高频？我们从203篇真实面经里筛了一遍
AI Agent面试最怕的不是没资料，而是资料太散：看了很多教程和单篇面经，还是不知道哪些问题只是个例，哪些问题会在真实面试里反复出现、容易被连续追问。
我们整理了近半年203篇AI应用开发一线真实面经，从中筛选出112篇问题具体、追问链路完整、岗位匹配度高的内容，再对其中1680道面试问题逐道去重、归类，并按出现频次和面试考察价值排序，最终提炼出这份《AI Agent应用开发面试高频问题清单（2026版）》
它不是一份大而全的题库，而是帮你解决一个更具体的问题：面试前时间有限，AI Agent应用开发到底应该优先准备哪些问题？
核心特点
1. 真实面经溯源，避免自嗨刷题
每一道问题都来自真实面试场景，剔除机构自编的理想化题目，只保留企业面试官实际考察过的内容。
2. 高频问题提纯，减少无效准备
从1680道原始问题中去重、归类、筛选，优先保留反复出现、容易被追问、面试前更值得准备的问题。
3. 持续更新迭代，尽量贴近最新面试方向
AI Agent相关岗位变化很快，我们会持续收集新的真实面经，同步更新题库版本，避免内容停留在旧考点上。
适合正在准备AI Agent应用开发、AI应用开发、AI Coding相关岗位面试，但不知道重点准备什么的人。
当前版本更新记录如下：
文档部分截图
0 AI行业迎来前所未有的爆发式增长：从DeepSeek百万年薪招聘AI研究员，到百度、阿里、腾讯等大厂疯狂布局AI Agent，再到国家政策大力扶持数字经济和AI人才培养，所有信号都在告诉我们：AI的黄金十年，真的来了！
在行业火爆之下，AI人才争夺战也日趋白热化，其就业前景一片蓝海！
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人才缺口巨大
人力资源社会保障部有关报告显示，据测算，当前，****我国人工智能人才缺口超过500万，****供求比例达1∶10。脉脉最新数据也显示：AI新发岗位量较去年初暴增29倍，超1000家AI企业释放7.2万+岗位……
单拿今年的秋招来说，各互联网大厂释放出来的招聘信息中，我们就能感受到AI浪潮，比如百度90%的技术岗都与AI相关！
就业薪资超高
在旺盛的市场需求下，AI岗位不仅招聘量大，薪资待遇更是“一骑绝尘”。企业为抢AI核心人才，薪资给的非常慷慨，过去一年，懂AI的人才普遍涨薪40%+！
脉脉高聘发布的《2025年度人才迁徙报告》显示，在2025年1月-10月的高薪岗位Top20排行中，AI相关岗位占了绝大多数，并且平均薪资月薪都超过6w！
在去年的秋招中，小红书给算法相关岗位的薪资为50k起，字节开出228万元的超高年薪，据《2025年秋季校园招聘白皮书》，AI算法类平均年薪达36.9万，遥遥领先其他行业！
总结来说，当前人工智能岗位需求多，薪资高，前景好。在职场里，选对赛道就能赢在起跑线。抓住AI风口，轻松实现高薪就业！
但现实却是，仍有很多同学不知道如何抓住AI机遇，会遇到很多就业难题，比如：
❌ 技术过时：只会CRUD的开发者，在AI浪潮中沦为“职场裸奔者”；
❌ 薪资停滞：初级岗位内卷到白菜价，传统开发3年经验薪资涨幅不足15%；
❌ 转型无门：想学AI却找不到系统路径，83%自学党中途放弃。
他们的就业难题解决问题的关键在于：不仅要选对赛道，更要跟对老师！
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