Agent-Interview-100

100 道题吃透 AI Agent 面试考点

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 学习教育 🍴 复刻 56 🐛 待处理 2 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 485
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费知识库

项目预览

Agent-Interview-100 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类学习教育
开发团队BigKunLun
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费知识库
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
GitHub 星标★ 485
上线时间2026-03-13 00:00:00
代码更新2026-10-28
仓库体积1.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-11-08
浏览次数0

项目介绍

Agent-Interview-100 是一个面向 AI Agent 岗位面试的开源知识库,把 Agent 相关的高频考点整理成 100 道题,帮助准备面试的工程师系统梳理知识。内容覆盖 Agent 架构、RAG 检索增强、工具调用、多 Agent 协作、记忆机制、规划与推理、提示工程、评估方法、安全对齐、生产部署和框架选型等主题,基本对应从入门到落地的完整链路。项目以题目和答案的形式组织,适合按主题查漏补缺,也适合作为团队内部培训或面试官出题的参考。相比零散博客,它把分散的知识点收拢成结构化清单,降低检索成本;相比系统课程,它更轻量、更聚焦面试场景。当前为早期项目,星标约 485,内容仍在迭代中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-08 · 当前星标 ★ 485

核心亮点

  • 知识点覆盖完整,从架构、RAG、工具调用到评估、安全、部署形成闭环
  • 以题目清单组织,便于按主题快速查漏补缺和自测
  • 同时适合面试者复习与面试官出题参考,使用场景双向

不足之处

  • 早期项目,题目深度和答案质量可能参差,需自行甄别
  • 缺少配套代码示例和可运行 demo,偏纯文本知识

适用场景

  • 准备 AI Agent / LLM 应用岗位面试的工程师系统复习
  • 团队内部做 Agent 技术培训时的提纲和题库
  • 面试官设计 Agent 相关考察题目时参考

替代项目

system-design-primer、ML-Interview-Notes、awesome-llm-interview

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