Agent 高频面试题合集：题单、详解与后续更新
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RAG 链路怎么讲？多 Agent 为什么要拆？上下文太长了怎么办？
我把最近两个月牛客上的 Agent 岗一手面经整理成了一份题单，再把高频题一题一篇展开写。这篇是系列目录，已经写完的可以直接点进去，后面的题目会继续更新。
题单统计的是 2026 年 8 月 18 日到 10 月 18 日发的一手面经，发布版收录了 180 位作者、343 场面试，涉及近 80 家公司。排名按独立作者数算，同一个人发多篇只算一次。这是一段时间内的样本，不是所有公司的面试大纲。
先看总题单
29 道题按作者数排序，每题附常见问法和面经出处。算法岗方向、低频题、面试结构和这两个月的变化也另有整理。想先看看哪些题问得多，从这里开始。
已发布的详解
从离线解析、切分、向量化、建索引，到在线改写、召回、融合、重排和生成，逐环讲原理、取舍和面试官怎么追问。最后还有评测、更新、权限和两分钟答法。
面试官想听的不是工具清单，而是你怎么用、懂多少原理、怎么检查生成的代码。文章也讲 AI Coding 上机题怎么考、怎么追问 AI。题单第 25 题「怎么保证 AI 生成代码的质量」并在这一篇里。
单 Agent 调多个 Skill 也能并行，为什么还要多 Agent？先讲拆分的收益和成本，再讲任务怎么分、信息怎么传、结论冲突谁来处理，以及超时、权限、预算和评测。
评测集从哪来，谁来打分，指标怎么定，怎么证明新版本真的变好了。也讲多次运行、线上监控和面试里那些经不起追问的数字。
每一轮该放什么，快满了先清什么、怎么压缩，压完怎么验证有没有丢掉约束，以及哪些东西该移到窗口外面。
模型本身没有跨调用的记忆。记忆分几层，什么该记、什么时候取，用户偏好变了怎么更新，旧的该不该删，以及多 Agent、多用户怎么隔离。
先分清问题出在知识库、召回、重排还是生成，再看分段指标、知识冲突和拒答。文章里还有一张排查表，可以按现象找到先查什么。
如果你正在准备面试，可以先按题目想一遍自己的项目：实际怎么做，为什么这么选，出过什么问题，有没有数据。原理能讲清楚之后，这些细节通常才是面试官继续追问的地方。
后续题目
下面这些是题单里还没单独出详解的题目，按系列目前的编号安排列出。写完会把链接补到这里；相近题目也可能合并，具体以更新后的文章为准。
07–14
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07｜Skill、MCP、Function Calling 的边界：有了 MCP 为什么还要 Skill
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08｜Skill 怎么设计：由什么组成、怎么按需加载
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09｜Harness、Agent Loop、Runtime 是什么，怎么搭
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10｜LangGraph、LangChain：为什么用，为什么不用
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11｜工具调用失败、超时、参数出错怎么处理
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12｜Token 成本怎么控，缓存命中率为什么不同
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13｜Bad case 怎么定位、怎么回流
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14｜ReAct 和 Plan-and-Execute：原理、缺点、适用场景
16–24
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16｜流式输出、延迟、并发
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17｜意图识别和路由怎么做
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18｜MCP 是什么，底层走什么协议
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19｜幻觉怎么减少
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20｜Agent 安全：越权、提示词注入、沙箱
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21｜怎么理解 Agent，它和普通的大模型调用有什么区别
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22｜结构化输出：JSON 怎么稳住
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23｜Workflow 和 Agent 怎么选
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24｜工具很多时，怎么让模型选对
26–29
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26｜System Prompt 怎么设计、怎么调
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27｜Function Calling 的原理：模型怎么决定调哪个工具
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28｜Agent 死循环怎么防
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29｜场景题：从零设计一个 Agent
第 15 题已经提前写了，第 25 题并进第 02 篇，所以这两个编号不在待更新列表里。这里按系列编号整理，和最初发布的题单有两处顺序不同：记忆详解已用 06，Skill、MCP 和 Function Calling 的边界暂列 07；System Prompt 和 Function Calling 原理暂列 26、27。
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