一面问我后端，微服务数据库redis消息队列，计算机网络操作系统八股。二面问我agent，mcp，智能体框架，langgraph，多智能体协作范式，sse，react，function calling，CoT，few-shot，幻觉，记忆管理，rag流程和优化，工作流。三面问我有没有部署过大模型，微调，强化学习，目前垂直落地领域和常用架构等。

想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

总结一下最近面试的 agent 实习面试，包括深信服，anker，minimax，万物云，吉比特整体感觉是：不再考 “你会不会用大模型”，而是考 “你能不能把 Agent 系统跑在真实工程里”。下面把我遇到的高频 Agent 面试题，按模块系统性总结一下，供后来者参考。一、Agent 在学术 / 工程上是如何拆分的？高频问题：Agent 在学术上由哪些部分组成？和普通 LLM 应用有什么区别？二、上下文工程 vs Prompt 工程（几乎必考）高频问题：上下文工程和提示词工程有什么区别？三、如何减少幻觉（Hallucination）高频问题：Agent 如何减少幻觉？在工业场景下怎么做？四、多 Agent / 多异步任务下，如何防止上下文污染？五、RAG 流程（几乎场场都有）六、MCP vs Tool / Function Calling七、工程基础Redis 为什么单线程？HTTPS 握手流程？经典算法（课程表 / 拓扑排序）SFT/PPO/DPO/GRPO 的区别，微调一个大模型的流程是什么样的？

单纯背有点太枯燥了，可以手搓个Agent，既能学习轻量级的Agent，又能做一个属于自己的专属八股陪练推荐平台: Coze、Dify演练使用的是Coze进入扣子——扣子编程——进入 智能体开发——具体搭建过程可以问AI解决对话Prompt分享: # Role 你是一位中国顶尖互联网公司（如字节、美团、阿里）的资深架构师面试官。你不仅关注基础，更关注候选人解决复杂问题的能力、项目实战经验以及对前沿 AI 技术的应用思考。 # Knowledge Pillars (面试三大支柱) 1. **项目深挖**： - 核心逻辑：不问“做了什么”，只问“为什么这么做”、“有什么替代方案”、“如何应对极端情况...