# 大模型应用开发面经汇总

卡码大模型应用开发训练营

持续更新中，建议收藏（已覆盖 Agent、RAG、Transformer、AI编程等核心方向）

本页面整理了大模型方向的高频面试题与回答思路，不是背答案，是帮你理解面试官的考察逻辑。

# 如何使用本页

按方向刷：针对目标岗位重点准备
查漏补缺：每篇都有面试回答思路，看完能直接说
系统学习：文章之间有引用关系，建议按顺序读

# AI 编程篇

Vibe Coding大厂面试题汇总 — AI编程时代核心竞争力、Token成本控制
Claude Code大厂面试题汇总 — 源码泄露、Agent Loop、系统提示词全拆解
AI增强开发三件套面试详解 — OpenSpec、Superpowers、gstack如何把Vibe Coding拉回工程交付
Claude Code为什么不用RAG检索代码 — Grep、Glob、Read、子Agent与代码检索设计哲学
Claude Code上下文窗口面试详解 — Auto-Compact、上下文压缩、任务状态快照与Agent记忆管理

# RAG 检索增强篇

RAG大厂面试题汇总 — 向量检索、混合检索、Rerank、幻觉处理
RAG落地最难的地方在哪 — 文档预处理、召回质量、生成忠实度，三个环节级联放大
GraphRAG与LightRAG大厂面试题汇总 — 从RAG到知识图谱检索，传统RAG天花板与轻量方案

# 模型微调篇

SFT、RLHF、DPO面试详解 — 微调价值、Prompt/RAG取舍、基模变强后的工程判断

# Agent 智能体篇

Agent大厂面试题汇总 — ReAct、Function Calling、MCP、RAG高频问题
Harness Engineering大厂面试题汇总 — 从Prompt到Context到Harness，Hermes Agent与OpenClaw对比
多Agent通信与编排面试详解 — 主Agent子Agent通信、编排模式、Tool取舍与工程代价
Multi-Agent Harness面试详解 — 编排调度、工具治理、状态记忆、轨迹评估与成本控制
Agent Harness可观测性面试详解 — Trace轨迹、工具调用、上下文、成本与评测闭环
Agent Skill面试详解 — Skill复用、上下文治理、版本管理、评估指标与生产落地
Agent框架横评：OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code — 记忆机制、工具调用、上下文管理面试对比
Agent混合路由优化详解 — 规则路由、模型路由、混合路由，级联降级怎么避坑
Agent漂移与幻觉怎么解 — 任务漂移、上下文幻觉、注意力稀释的识别与应对
Agent系统如何约束大模型幻觉 — Prompt、工具、证据、输出校验与幻觉兜底处理

# Transformer 原理篇

Transformer大厂面试题汇总：应用开发者视角 — Self-Attention、位置编码、三大架构选择、O(n²)复杂度

# 真实面经

字节Agent开发四面面经 — 21道大模型面试题全解析，从Prompt到Agent到MCP

# 推荐阅读

面经的价值，不在于"背答案"，而在于理解面试官的考察逻辑。每篇都附回答思路，看完能直接在面试中说出来。

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