【免费下载链接】ai-engineering-interview-questions-company-wiseYour Cheat Sheet For AI Engineering Interviews at Top AI Companies - Questions and Answers.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-engineering-interview-questions-company-wise点击查看免费下载正在准备大厂 AI 岗位的工程师注意了这份 AI Agent 面试题精讲基于开源项目ai-engineering-interview-questions-company-wise顶尖 AI 公司面试题 cheat sheet中真实出现的智能体问题系统拆解 ReAct 模式、Function Calling、MCP 协议与多智能体编排四大核心考点。35 家公司、按公司归类的真实面试题与答案链接帮你把 Agent 方向的高频题一次讲透 。一、这份 AI Agent 面试资源库是什么项目定位非常清晰Your Cheat Sheet For AI Engineering Interviews at Top AI Companies——收录来自 35 家公司公开招聘经验的面试题按公司组织并尽量附上答案链接。对 Agent 方向求职者来说它覆盖了以下典型岗位岗位类型典型公司AI Agent Engineer / Agentic AI EngineerAnthropic、Cognition、Zhipu AIGen AI / LLM EngineerOpenAI、Google DeepMind、Mistral AIAI Platform / Solutions ArchitectMicrosoft、Amazon、PalantirForward Deployed EngineerAnthropic、Sierra、Palantir完整题目按三大块组织全部集中在 README.md跨公司高频题Common Questions Asked Across Companies——其中 Agents and Tool Use 一节正是本文精讲的核心前沿 AI 实验室Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen 等大厂与 AI 原生公司Microsoft、AWS、Cursor、CognitionDevin、Sierra、Palantir 等。 使用建议先通读跨公司高频题每题只列一次并标注了哪些公司会问再进入目标公司的章节看专属题目效率最高。二、AI Agent 核心面试题精讲以下 6 道题是智能体方向面试中重复率最高的考点逐题给出考察意图与回答框架。1. ReAct 模式它比纯思维链强在哪里原题多公司通用Explain the ReAct pattern and what it solves over chain-of-thought alone.回答框架CoT 的局限纯思维链只在模型内部推理无法获取新信息容易闭门造车导致幻觉ReAct Reason Act模型交替执行思考 → 调用工具 → 观察结果 → 再思考把推理与外部信息获取闭环起来典型循环Thought → Action调工具→ Observation读结果→ 直到得出最终答案加分项指出 ReAct 循环必须设计终止条件与步数上限否则会无限循环烧钱。2. Function Calling 与结构化输出有何区别原题Mistral AI、AppleWhat is the difference between structured output and function calling?回答框架Structured output约束模型输出符合某种 Schema如 JSON只改变输出格式Function Calling在结构化输出基础上由宿主程序真正执行函数/工具并把结果回灌给模型继续推理是格式 执行的完整闭环落地关键点工具参数必须做校验模型可能给出非法参数失败时要重试或降级而不是直接崩溃。3. MCP 协议它与传统 Function Calling 差在哪原题MicrosoftWhat is MCP (Model Context Protocol) and how does it differ from traditional function calling?回答框架Function Calling是点对点每个应用自己定义、注册、执行工具工具与宿主强耦合MCPModel Context Protocol是标准化插口工具/数据源以MCP Server形式独立存在任何兼容的客户端Agent 宿主都能即插即用一次实现、处处调用一句话类比Function Calling 像是手写每个外设驱动MCP 则像统一了 USB 接口延伸考点Microsoft 的低级设计题直接要求设计一个工具调用层工具可来自原生代码、OpenAPI spec 或 MCP Server说明这是平台型公司的真实架构需求。4. 多智能体编排何时有效、何时翻车原题CognitionHow does multi-agent orchestration work, and when does it break down?回答框架常见模式主从orchestrator-worker、流水线pipeline、辩论/投票收益任务并行、上下文隔离、每个子 Agent 职责单一更易评估翻车点重点信息在 Agent 之间传递时逐层衰减长链路后任务漂移协调开销token 成本、延迟超过并行收益失败难以定位——是某个子 Agent 错了还是编排逻辑错了务实观点Cognition 曾公开质疑多智能体系统的必要性后续又补充了什么场景真正 work——面试中能提到简单任务优先用单 Agent 好工具会非常加分。5. 智能体循环的工程可靠性原题OpenAI、CognitionHow do you handle tool-call errors, timeouts and retries in an agentic loop?/What makes an agent loop terminate correctly? How do you bound cost and steps?这是把 Agent 从 demo 推向生产的分水岭问题回答框架错误处理区分可重试错误超时、限流 429与不可重试错误参数非法、权限拒绝前者指数退避重试后者立即上报终止条件明确任务完成判定标准 最大步数上限 总 token 预算三者缺一不可防漂移Cognition 有一道原题——Agent 长时间运行后自信地做错了事如何诊断 答案是定期用任务目标做对齐检查self-check、压缩上下文时保留关键约束、必要时让子 Agent 接管。6. 工具设计多少工具才算太多原题Anthropic、CognitionHow many tools is too many? How do you design tool schemas an LLM can actually use correctly?回答框架工具数量没有绝对值但每个工具都会分摊模型的注意力语义重叠的工具如read_file和get_file_content会让模型选择困难好 Schema 的特征命名动词化且互斥、参数尽量带枚举约束、描述写明什么时候该用它、返回结构稳定进阶工具可按需分组/动态加载 progressive disclosure而不是把所有工具一次性塞进 prompt。三、大厂 Agent 真题速览不同公司考法不同同样的 Agent 知识不同公司切入口差异很大以下是几个代表性真题Anthropic为 Claude Code 这类编码 Agent 设计工具面——哪些工具该存在、Schema 长什么样、结果如何回传还有一道长时运行 Agent 的记忆系统设计存什么、存哪、怎么检索Microsoft直接考 MCP——设计 Agent 宿主的工具调用层见上文第 3 题Apple端侧模型必须输出合法且符合 Schema 的工具调用如何保证合法而不是碰运气Palantir强调可审计与可回滚——如何让 Agent 的动作可逆或至少可审计以及为高危动作设计 human-in-the-loop 审批Zhipu AIGLMAutoGLM/CogAgent 类GUI 智能体设计——从截图感知、动作空间到 50 步任务的错误恢复Cursor多文件改动的 Agent harness 设计——如何防止它搞坏整个代码库。 备考技巧先掌握跨公司高频题中的通用考点再翻目标公司章节如 Cognition 的 Agent 专项、Anthropic 的工具面设计对照公司风格准备。四、新手 4 步备考路线图步骤做什么对应位置① 打地基吃透 ReAct、Function Calling、Agent Loop 三大概念能白板画出 Agent 循环Agents and Tool Use② 补系统学 RAG 与推理评估题检索失败怎么归因、Agent 效果怎么离线/在线评测RAG and Retrieval、Evaluation and Observability③ 攻安全提示注入、越权工具调用、护栏设计——消费级与企级公司必问Safety, Security and Responsible AI④ 练手感手写一个最小 Agent 循环工具分发 错误处理 步数预算Coding and Data Structures⚠️ 提示题目来自公开面经非机密内容面试轮次随团队、职级、地区不断变化把每个公司章节当作这家公司关心什么的地图而不是逐字背诵的脚本项目官方使用说明见 How to use this。五、项目文件导读整个仓库结构非常精简核心内容一目了然文件说明README.md全部面试题主体跨公司高频题 35 家公司专属题目答案链接直接附在每题下方README.md#agents-and-tool-use⭐ 本文精讲章节ReAct、Function Calling、MCP、多智能体编排等 10 道 Agent 高频题assets/banner.png项目封面图LICENSEApache License 2.0 开源协议题目会持续更新README 中明确标注 We will keep updating this with new questions and answers建议定期查看最新版本。结语Agent 面试的本质不是背概念而是展示你能否把一个 Agent可靠地做到生产级ReAct 解决怎么想Function Calling 解决怎么动手MCP 解决工具怎么标准化接入多智能体编排解决复杂任务怎么分工——再叠加错误处理、成本上限与可审计性就是面试官想听到的完整答案。按上面的路线图走一遍这份 35 家公司真题集你的 Agent 面试底气会完全不一样 赞分享【免费下载链接】ai-engineering-interview-questions-company-wiseYour Cheat Sheet For AI Engineering Interviews at Top AI Companies - Questions and Answers.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-engineering-interview-questions-company-wise点击查看免费下载相关推荐RAG检索面试题全解分块策略、混合检索、Reranker与权限感知设计ai-engineering-interview-questions-company-wise实战篇RAG检索面试题全解分块策略、混合检索、Reranker与权限感知设计ai engineering interview questions companyQwen-Agent 快速上手指南基于 Qwen 构建 Function Calling、MCP 与 RAG 智能体Qwen Agent 快速上手指南基于 Qwen 构建 Function Calling、MCP 与 RAG 智能体 Qwen Agent 是基于 Qwen人工智能大模型AI AgentAgent 框架工具调用RAG机器人领域的LLM智能代理从Voyager到JARVIS-1的技术演进机器人领域的LLM智能代理从Voyager到JARVIS 1的技术演进 在人工智能快速发展的今天 LLM powered agents 大语言模型驱动的智创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考