# 2026 AI Agent 岗面试 50 问

> 路线定位：面向准备 AI Agent 算法、应用开发、平台工程、AgentOps、编码 Agent 的候选人。建议先用 2 周把系统主干跑通，再用 2-4 周把工具、记忆、评测和平台设计补齐。

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## 先抓主干

这条路线不是为了把 50 个问题机械背完，而是先建立一条稳定的 Agent 认知链：**Agent 是什么 -> 怎么行动 -> 怎么用工具 -> 怎么记住状态 -> 怎么评测 -> 怎么上线**。

## 推荐顺序

1. 先看 Agent 本体与运行循环，避免把 Chatbot、Workflow 和 Agent 混为一谈。
2. 再看 Tool Use、MCP/A2A 和设计模式，理解系统如何从“会说”走向“会做”。
3. 最后补齐 Memory、安全、评测和平台层，完成面试里最容易追问的工程闭环。

## 核心跳转

- [AIGC 时代 AI Agent 的本质](<../AI%20Agent基础/01_AIGC时代AI%20Agent基础高频考点.md#q-001>)
- [Agent、Chatbot、Workflow 与 Copilot 的区别](<../AI%20Agent基础/01_AIGC时代AI%20Agent基础高频考点.md#q-002>)
- [Agent 基本运行循环](<../AI%20Agent基础/01_AIGC时代AI%20Agent基础高频考点.md#q-005>)
- [Function Calling、Tool Use 与 Structured Output 的区别](<../AI%20Agent基础/01_AIGC时代AI%20Agent基础高频考点.md#q-007>)
- [Agent 如何选择工具并处理失败](<../AI%20Agent基础/01_AIGC时代AI%20Agent基础高频考点.md#q-009>)
- [ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 与 ToT 对比](<../AI%20Agent基础/01_AIGC时代AI%20Agent基础高频考点.md#q-006>)
- [Agent 和 Workflow 如何取舍](<../AI%20Agent基础/03_Agent设计模式与工作流编排高频考点.md#q-003>)
- [MCP、A2A 与工具协议边界](<../AI%20Agent基础/04_MCP与A2A协议高频考点.md#q-002>)
- [MCP Host、Client、Server 的职责](<../AI%20Agent基础/04_MCP与A2A协议高频考点.md#q-011>)
- [Memory 与 RAG 的本质区别](<../AI%20Agent基础/05_Agent记忆与上下文工程高频考点.md#q-008>)
- [如何设计可恢复的 Agent 工作流](<../AI%20Agent基础/03_Agent设计模式与工作流编排高频考点.md#q-024>)
- [如何构建企业内部 Agent Eval Harness](<../AI%20Agent基础/08_Agent_Harness_Engineering高频考点.md#q-004>)
- [如何设计企业级 Agent 平台](<../AI%20Agent基础/07_企业级Agent平台与产品落地高频考点.md#q-028>)

## 本页产出

- 画出一张 Agent 系统图，标明模型、工具、状态、记忆、审计和人工接管点。
- 准备一版可脱稿回答的“为什么这个场景适合 Agent，而不是普通 Workflow”。
- 找到一个真实任务，补一份最小评测表，至少包含成功率、工具错误率和人工接管率。

## 验收清单

- [ ] 我能说清 Agent、Workflow、Chatbot 和 Copilot 的边界。
- [ ] 我能解释工具调用失败后应该如何重试、降级或转人工。
- [ ] 我能把 Memory、MCP、A2A、Eval 和 AgentOps 放进同一张图里。
- [ ] 我能用 3 分钟讲清一个 Agent 项目的端到端设计。

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