BigKunLun/Agent-Interview-100

解決する課題

このプロジェクトは、AIエージェント開発を散発的で目的のない方法で学習するという問題に対処します。方向性のない長いドキュメントを読む代わりに、学習のアンカーとなる厳選された100問を提供します。各質問は、何を学ぶべきか、なぜ学ぶべきかを示し、コアコンセプトから本番運用までAIエージェントスタック全体をカバーします。また、AIエージェントおよびLLMエンジニアリング職向けの構造化された面接準備ツールとしても機能します。

仕組み

リポジトリは100問を11のテーマ別モジュールに整理し、段階的な4段階パスで配置しています：まず基本アーキテクチャ（エージェント基礎）、次に中核能力（RAG、ツール使用、マルチエージェント、メモリ、計画と推論）、次にエンジニアリング実践（プロンプティング、評価、安全性）、最後に本番エコシステム（デプロイ、フレームワーク）です。各記事は一貫した4部構成に従います：簡潔な回答、詳細な説明、よくある間違いとフォローアップ面接質問、参考文献です。多くの記事にはPythonコード例、擬似コード、アーキテクチャ図、最近の研究や業界慣行への引用が含まれます。プロジェクトはまた、シナリオトラブルシューティング、定量計算、システム設計、コードレビュー、段階的質問チェーン、Computer Use、Deep Research、EU AI法コンプライアンスなどの2026年のフロンティアトピックを含む7つの特別な質問タイプを導入しています。ナレッジマップと推奨学習パスは、さまざまな役割（エンジニア、アーキテクト、セキュリティ専門家）がコンテンツを効率的にナビゲートするのに役立ちます。

対象読者

AIエージェント技術を体系的に学びたいすべての人向けです：しっかりした基盤を求める開発者、エージェントシステムを設計するアーキテクト、エンジニアリングの視点を得たい研究者、AIエージェントまたはLLM面接を準備する求職者、そして既製の問題バンクを探している技術面接官。難易度レベル（基本、中級、上級）と役割別パスにより、さまざまな背景に適応できます。

ハイライト

• 厳選された100問が、基本から本番までAIエージェントスタック全体をカバー
• 11のテーマ別モジュールと明確なナレッジマップおよび段階的な学習順序
• 4部構成の記事構造（簡潔な回答、詳細、落とし穴/フォローアップ、参考文献）で効率的な学習を実現
• 豊富なコード例（Python、擬似コード、アーキテクチャ図を含む）
• 実用的な特別質問タイプ（シナリオデバッグ、定量メトリクス、システム設計、コードレビューなど）
• 最新のコンテンツ：2024-2026年の研究と業界トレンドを参照（Computer Use、Deep Research、A2Aプロトコル、EU AI法コンプライアンスを含む）