2026的你，应该知道哪些AI面试题？
作为2025届校招生，我主要面向后端岗位，最终拿到了10个中大厂offer（详见历史帖子）。现在回顾整个求职过程，总结一下当前开发岗位面试中AI相关问题的趋势和应对策略。
四类高频AI面试问题
第一类：如何使用AI辅助编码（必问）
出现频率：几乎所有公司都会问，即使不是每一轮，全流程中也必定涉及。
2025年时我的回答：
- 宏观问题和命令速查：使用AI对话形式（ChatGPT、千问等）
- 编码过程：使用Copilot、通义灵码等插件进行代码补全和查错
2026年的期望回答： 面试官更希望听到深度使用AI编码工具的经验，包括：
- Claude Code、Cursor、Gemini等新一代AI编码工具的实践经验
- 对不同工具优缺点的对比和见解
- 在实际项目中的应用心得
第二类：对AI辅助编码的看法（开放性问题）
常见追问：
- AI能代替程序员吗？
- AI时代，程序员的定位是什么？
我当时的参考回答：
- 核心观点：AI不能完全替代程序员。程序员必须在架构设计、业务理解等方面超越AI，才能更好地指导AI工作。
- 举实例说明：凭借经验解决AI无法定位的复杂bug由人类负责架构设计，AI负责具体实现结合业务场景做出AI难以判断的技术决策
建议：结合自己的真实经历，用具体案例支撑观点，避免空谈。
第三类：对Agent技术的了解（前沿技术）
考察目标：对前沿AI技术应用的认知和学习能力。
2025年的回答示例：
- 了解并实践MCP（Model Context Protocol）
- 尝试使用Spring AI构建项目
- 学习LangChain4j框架
2026年的进阶方向：
- 理解ReAct（Reasoning + Acting）范式
- 掌握Agent Skills的设计和应用
- 关注最新的Agent框架和工具（如Claude的新产品等）
注意：这个领域发展迅速，需要持续关注业界动态。
第四类：Agent应用经验（加分项）
定位：拔高型问题，应届生答不上来通常不减分，但有经验一定加分。
建议：
- 如果有项目经验，详细描述技术选型、架构设计和遇到的挑战
- 如果没有，可以表达对该领域的兴趣和学习计划
- 展现持续学习和跟进前沿技术的态度
总结与建议
以上四类问题反映了业界对开发者的新要求：
- 技术维度：从简单使用AI工具，到深度理解和应用Agent技术
- 认知维度：对AI与人的协作关系有清晰认识
- 学习维度：保持对前沿技术的关注和快速学习能力
最后的建议： AI时代确实带来了更大的竞争压力，但与其抗拒，不如拥抱变化。持续学习、实时跟进技术趋势，是咱们这行的必修课。从现在开始积累，才能在求职和职业发展中保持竞争力。
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