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AI Agent 工程师面试资料库 - 国内大厂面经、岗位要求、高频面试题

这是什么？

Agent Interview Hub 是一个免费、开源的学习库，专为准备AI Agent 工作面试的工程师设计，目标公司包括中国大型科技公司（阿里巴巴、字节跳动、腾讯、百度、美团、华为等）和海外顶尖 AI 公司（OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Microsoft）。

它本质上是一个庞大且组织有序的面试准备材料集合——问题、答案、公司专属指南和真实面试报告——全部集中在一个地方。

里面有什么

300+ 道带参考答案的面试问题——涵盖从核心概念到高级系统设计的各个方面
15 类公司/职位材料——每个主要公司都有自己的文件夹，包含职位要求、面试问题，以及（如果有的话）候选人分享的真实面试经验
6 个限时实践编码挑战——逼真的居家式任务（例如，构建文档问答 Agent、多 Agent 协作系统、ReAct 模式 Agent），带有难度评级和时间限制（1–6 小时）
一个 16 周学习路线图——从基础到拿到工作机会的逐周学习计划
35 份通用知识文档——关于核心主题的深入文章

涵盖哪些主题？

知识分为四个层次：

基础——Transformer 架构、LLM 基础、提示工程
核心——Agent 设计模式（ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent）、RAG 流水线、函数调用、MCP（模型上下文协议）、LangChain 和 LangGraph 等框架
高级——Agentic RAG、GraphRAG、模型微调、推理优化、Agent 安全和评估
实践——系统设计、公司职位要求分解、面试技巧和真实面试报告

它与典型题库有何不同？

每个问题都有答案——不仅仅是问题列表
真实面试报告——来源于牛客、小红书、知乎、CSDN、GitHub 等平台上的公开帖子
公司专属文件夹——你可以精确研究某家公司倾向于问什么
内置“面试收集 Agent”——一个脚本，可以自动搜索公开来源以获取新的面试报告，并将其组织成结构化候选，可安装到 GitHub Copilot CLI、Claude Code 或 Cursor 等工具中

如何使用？

三种方式：

在线阅读——项目作为静态网站发布在 GitHub Pages 上（移动端友好），包含经典版本、较新的“备考路径”版本和“高频问题信号板”
本地克隆——git clone 并在任何编辑器中打开 Markdown 文件
构建自己的静态网站——运行一个 Python 脚本生成 dist/ 文件夹，然后在本地提供服务

许可证

MIT——免费使用、修改和分享。

总结

如果你是一名中国工程师，正在面试大型科技公司的 AI Agent 职位，这是一个一站式、社区维护的准备资源：结构化的学习路径、带答案的真实问题、公司专属情报和实用编码挑战——全部免费且开源。