# 最全AI大模型面试题合集，600+ 张手绘图解（含 25万字详细答案解析）

如果你正在准备 2026 的春招或社招，打开腾讯、阿里、字节的招聘页面，会发现一个让人焦虑的事实：几乎所有技术岗位的 JD 里都出现了「大模型」「Agent」「RAG」「AI 应用开发」这些关键词，而大部分人可能连这些概念的边界都还没摸清楚。

更糟糕的是，当你想找一套靠谱的大模型面试题来系统复习时，会发现网上的内容要么太浅（停留在 API 调用层面），要么太散（知识点之间没有连接），要么干脆是抄来抄去、连自己都没讲明白的八股。

这就是我做「小林面试笔记」这个网站的原因：把大模型面试题、Agent 面试题、RAG 面试题、大模型 AI 应用开发面试题这些高频考点，用图解的方式一道一道讲透，让你不止会背答案，更能理解原理。

目前这套大模型面试题已经沉淀了 74 道大厂高频面试题、600+ 张手绘图解、累计 25 万+字，并且还在持续更新，全部免费。

访问「xiaolinnote.com (opens new window)」即可免费学习全部大模型面试题，配手绘图解、含详细答案解析。

小林面试笔记 - 大模型面试题、Agent 面试题、RAG 面试题图解合集

# 01 小林面试笔记是一个什么样的网站？

大家好，我是小林。

四年前，我做了小林图解网站（xiaolincoding.com (opens new window)），用图解的方式把计算机网络、操作系统、MySQL、Redis 这些晦涩的后端知识讲明白，帮了很多林友拿到 offer。

现在 AI Agent 的浪潮来了，我又爆肝做了这个新站——「小林面试笔记」（xiaolinnote.com (opens new window)），定位很清晰：专注 AI Agent 开发方向的面试题网站，图解 Agent + RAG + LLM 面试题，让一部分人先跑赢 AI Agent 开发面试。

整个网站目前由两大板块组成：

大模型面试题：逐题拆解的「八股」题库，覆盖 Agent、RAG、工具调用、大模型工程四大专题，一道题一篇文章。
图解专栏：包括「图解 Agent」和「图解 Claude Code」，用「一文讲透」的长文，把一个主题的来龙去脉一次性讲清楚。

这套大模型面试题做了四件跟普通八股不一样的事：题目全部来自大厂真实面经、每道题开头都有一段「面试现场复盘」、每道题都配手绘风格配图、每道题都从根子上讲透原理。

小林面试笔记网站内容结构：大模型面试题题库与图解 Agent、图解 Claude Code 专栏

# 02 大模型面试题（4 大专题 · 74 道 · 600+ 张图 · 25 万+字）

下面把四大专题的全部题目都列出来，每道题点进去都是一篇带手绘图解和详细答案解析的文章。建议挑自己薄弱的方向先看。

# 一、Agent 面试题（16 题）：AI 智能体核心考点

Agent 是 2026 最火的方向，也是 AI 智能体面试题问得最深的一块。这 16 道题把 Agent 从概念到落地这条线彻底捋清楚，涵盖 Agent 概念与架构、Workflow 与 Agent 区别、ReAct / Plan-and-Execute / Reflection 设计范式、任务拆分、记忆机制、Multi-Agent 协作等高频考点。

Agent 面试题图解：Agent 概念与架构、ReAct 推理、记忆机制、Multi-Agent 协作

# 二、RAG 面试题（20 题）：检索增强生成全链路

RAG 是 AI 应用的标配技术，也是 AI 工程岗的必问项，面试官特别喜欢一路往深了追。这 20 道题把 RAG 从原理到工程落地完整过一遍，涵盖 RAG 原理、文档切割、Embedding 选型、向量数据库、检索优化、Query 改写、多路召回、幻觉规避、效果评估等。

RAG 面试题图解：检索增强生成原理、文档切割、向量数据库、多路召回、幻觉规避

# 三、LLM 工具调用面试题（16 题）：大模型 AI 应用开发工程重点

这是大模型 AI 应用开发面试题里最硬核的工程部分，考察你能不能让大模型真正「干活」。这 16 道题把从 Function Calling 到 MCP 再到 A2A 这条线完整捋清楚，涵盖 Function Calling 原理与训练、MCP 协议架构与通信、SSE / WebSocket / WebRTC 协议对比、A2A 协议、Skill 概念、LLM 网关等。

LLM 工具调用面试题图解：Function Calling、MCP 协议、A2A 协议、Skill、LLM 网关

# 四、大模型工程面试题（22 题）：底层原理与训练优化

地基不牢，上层建筑再漂亮也会塌。这 22 道题专攻大模型底层原理，按 Transformer 架构、训练流程、推理优化、Prompt 工程、评测选型五条主线组织，涵盖 Transformer、MHA / MQA / GQA / Flash Attention、RoPE 位置编码、RLHF / DPO / GRPO 对齐、LoRA 微调、KV Cache、量化、MoE、推理部署等。

大模型工程面试题图解：Transformer 架构、Attention 优化、LoRA 微调、KV Cache、MoE

此外还有《LangChain 框架面试题》专题，正在持续更新中。访问「xiaolinnote.com (opens new window)」即可免费查看全部大模型面试题。

# 03 这套大模型面试题，跟别的八股有什么不一样？

网上的大模型面试题很多，但小林面试笔记坚持做难而正确的事：

题目来自大厂真实面经：字节、阿里、腾讯、快手这些公司里被反复问到的高频题，不是网上抄来的八股，而是真实面试现场的复盘。
每道题都有「面试现场复盘」：用模拟对话让你先感受「这道题答不好会被怼成什么样」，再学知识，印象会深得多。
每道题都配手绘风格图解：复杂的架构、流程、对比，光靠文字读起来累，配上图一下子就清楚了。
从根子上讲透原理：目标不是让你背标准答案，而是不管面试官怎么追问，你都能自己推导出来。

# 04 进阶专栏：图解 Agent

刷完大模型面试题，想对 AI 智能体做更体系化的深入，可以看「图解 Agent (opens new window)」专栏。和「一题一文」不同，这里每篇都是一个主题的万字长文：

图解 Agent 专栏：AI Agent、RAG、GraphRAG、Harness Engineering 万字图解面试题

# 05 进阶专栏：图解 Claude Code

Claude Code 是目前最强的终端编程 Agent，也越来越多出现在 AI 应用开发岗的面试里。「图解 Claude Code (opens new window)」专栏带你从源码到实战彻底吃透它：

源码解析

图解 Claude Code 源码解析：主循环 Query、上下文压缩、代码检索、记忆机制、多 Agent

实战技巧

Claude Code 实战技巧：基础使用、/powerup 教程、CLAUDE.md 维护、大型代码库实战

# 06 怎么用这套题库高效复习？

第一遍：建立框架。 先过一遍大模型工程面试题，建立对大模型底层原理的整体认知，遇到不懂的概念先标记，不要停下来深挖。

第二遍：垂直深入。 根据目标岗位，在 Agent 面试题、RAG 面试题、工具调用面试题里选 1-2 个核心方向深入，追问每道题背后的原理：为什么这样设计？有什么 trade-off？还有什么替代方案？

第三遍：融会贯通。 自己复述每道题的答案，不看原文；思考跨领域的连接（Agent 怎么用 RAG？工具调用怎么接入 MCP？），并把题库里的技术点串进你的简历项目。

访问「xiaolinnote.com (opens new window)」即可免费学习全部大模型面试题、Agent 面试题与 AI 应用开发面试题。

# 07 写在最后

AI 技术迭代太快，每天都有新概念冒出来，让人感觉永远追不上。但换个角度看：正因为变化快，系统化学习的价值才更大。当你有了完整的知识地图，新技术出现时，你能快速定位它在体系中的位置，而不是盲目追新。

这就是小林面试笔记想帮你做的事——从迷茫到清晰，从焦虑到自信，从盲目刷题到系统准备。

所有最新的大模型面试题、Agent 面试题、AI 应用开发面试题，都会在「公众号 @小林面试笔记」和网站第一时间更新。我们一起，在 AI 时代继续跑赢！

立即访问「xiaolinnote.com (opens new window)」，免费开始你的 AI 面试备战。

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