我们整理了42道生成式AI与智能体AI面试题（以及如何真正回答它们）。

大家好，AI工程就业市场在过去6个月发生了巨大变化。面试官不再只问“transformer是如何工作的？”或“如何写好提示词？”他们想知道你能否设计生产级多智能体系统、防止RAG幻觉、以及管理跨LLM调用的状态。我一直在构建一个面向多智能体工作流的可视化学习沙盒（**agentswarms.fyi**），今天我在其中推出了一个完全免费的**AI面试准备模块**。我整理了42道顶尖面试题，专门针对GenAI和智能体AI岗位。但该模块不是只给出通用答案，而是拆解“优秀答案”，并教你如何像高级架构师一样思考回答。以下是列表中的两个示例： **问题1：何时应该使用多智能体群体（Multi-Agent Swarm）而不是单个配备多种工具的LLM？** * ❌ **普通答案：** “当任务过于复杂时，多个智能体比一个更好。” * ✅ **优秀答案：** “使用群体可以防止上下文稀释并贯彻最小权限原则。如果给一个‘上帝智能体’15个工具和4000词的系统提示词，其可靠性会下降，幻觉风险会飙升。通过将任务路由到具有狭窄指令的专用子智能体（例如，将‘数据提取智能体’与‘客户聊天智能体’分离），可以隔离故障点并允许并行执行。” **问题2：如何在金融RAG流水线中处理幻觉？** * ❌ **普通答案：** “我会将温度设为0，并给它一个更好的系统提示词。” * ✅ **优秀答案：** “我会将数据提取与文本生成解耦。我会使用确定性节点或严格的JSON强制智能体，仅从检索到的上下文中提取硬数字。然后，我会将该结构化数据传递给一个单独的合成智能体。最后，在返回最终输出给用户之前，我会实现一个‘LLM作为评判者’的评估循环。” **完整列表包含什么？** 42道题涵盖： * RAG架构与向量数据库 * 智能体路由（ReAct vs. Planner-Executor） * 非确定性输出评估指标 * 安全性（多智能体循环中的提示注入防护） 对于那些最近面试过AI工程岗位的人，你被问过最难的系统设计问题是什么？我很乐意将其添加到列表中。