Agent Interview

面向 AI Agent / 大模型应用工程师 的中文面试题库，现收录 1,798 道问题及参考答案。内容强调工程边界、失败处理、验证指标和生产实践。

题库采用“领域 → 章节 → 子主题 → 稳定题目 ID”结构。旧版十二个大文件保留迁移入口，新增引用请使用 ARC-001、PLAN-001 等稳定 ID。

开始使用

• 题库总导航
• 学习路径
• 核心 100 题
• 回答与评分框架
• 贡献指南
• 重复题候选报告
• 稳定 ID 合并映射
• 术语索引
• 深度技术资料（OpenCode 官方架构文档一份 + 非官方逆向与源码分析两份，性质在目录内逐份标注）

导入 Anki

仓库已提供可直接导入的 Anki 卡组：

• AgentInterview-完整题库.apkg：1,798 张卡片，包含当前全部面试题。
• AgentInterview-核心100.apkg：100 张卡片，适合先建立知识主干。

下载后双击 .apkg 文件，在 Anki 中确认导入即可。两份卡组包含重复的稳定题目 ID，请选择其中一份导入，不要同时导入。

卡片正面为问题，背面包含核心思路、可展开的深入拆解、相关知识点和题目来源。标签支持按领域、章节、知识点、面试来源以及 set::核心100 筛选。

题库更新后，可安装依赖并重新生成卡组：

python -m pip install genanki markdown
python scripts/build_anki.py

生成结果位于 dist/anki/。卡片以稳定题目 ID 生成唯一标识，重新导入完整包可更新已有笔记，避免重复卡片。

内容导航

仓库结构

agent-interview/
├─ README.md
├─ CONTRIBUTING.md
├─ docs/
│  ├─ 00-guide/          # 学习路径、评分框架和题目规范
│  ├─ 01-foundations/    # Agent 架构、Transformer
│  ├─ 02-capabilities/   # 规划、上下文、工具、多 Agent、RAG
│  ├─ 03-production/     # 模型成本、安全治理、工程平台
│  ├─ 04-products/       # OpenClaw、Claude Code、OpenCode
│  └─ reference/         # 重复题报告、术语索引与深度技术资料
└─ scripts/              # 迁移、索引生成和结构校验

本地校验

需要 Python 3.9 或更高版本：

python scripts/build_indexes.py --check
python scripts/validate.py

术语发生变化时运行：

pwsh -File scripts/build_glossary.ps1

内容原则

• 事实与方案分开：区分官方已实现能力、配置能力、工程建议和未来提案。
• 证据优先：以测试、规则、业务状态和引用验证结果，不以模型自评为准。
• 不展示隐藏思维链：记录计划、决策摘要、工具、证据和结果即可。
• 时效性：模型价格、上下文上限和产品能力使用前应核对版本与日期。
• 非唯一答案：参考答案提供回答框架，不能代替候选人的真实项目经验。

License

本项目采用 MIT License。