Agent Interview Hub MCP Server

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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

Agent Interview Hub is an open-source mcp server by Zchary1106, written mainly in HTML, with 880 GitHub stars and the MIT license. Its code was last updated Oct 23, 2026.

about README security reviews

🤖 Agent Interview Hub

国内最全的 AI Agent 工程师面试知识库

300+ 面试题与参考答案 · 15 类公司/岗位资料（含 Anthropic 等海外顶级 AI 公司）· 6 道实操考题 · 16 周完整学习路线图

📖 经典版 · ✨ 新版 · 🔥 高频题信号榜 · ⭐ Star 支持 · 🐛 提交面经

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📌 这是什么？

专为国内大厂 AI Agent 工程师跳槽/求职打造的一站式面试知识库。

🎯 面向谁 — 准备跳槽阿里、字节、腾讯、百度等大厂 Agent 岗位的工程师
📚 包含什么 — 300+ 高频问题与参考答案、15 类公司/岗位资料、6 道限时实操考题、35 篇通用知识文档
🗺️ 学习路线 — 从零到 Offer 的 16 周完整学习计划
✨ 特色亮点 — 题目全带答案、面经来自牛客真实分享、支持 GitHub Pages 在线浏览

🧭 知识体系

AI Agent 工程师知识体系
│
├── 🧱 基础层
│   ├── Transformer 架构与注意力机制
│   ├── LLM 原理 / Tokenization / Embedding
│   └── Prompt Engineering 基础
│
├── 🔧 核心层
│   ├── Agent 设计模式（ReAct / Plan-and-Execute / Multi-Agent）
│   ├── RAG 全链路（检索 / 分块 / 重排 / 生成）
│   ├── Function Calling / Tool Use 🆕
│   ├── MCP（Model Context Protocol）🆕
│   ├── 主流框架（LangChain / LangGraph / AutoGen）
│   └── Context Engineering 上下文工程
│
├── 🚀 进阶层
│   ├── Agentic RAG / GraphRAG
│   ├── Agentic Coding 与 AI 编程工具 🆕
│   ├── 模型微调 / 推理优化 / 量化部署
│   └── Agent 安全、评估与对齐
│
└── 💼 实战层
    ├── 系统设计与项目经验
    ├── 大厂岗位要求解读
    └── 面试技巧与真实面经

🗺️ 学习路线图

16 周从基础到 Offer，每周有明确目标和推荐资料

➡️ Agent工程师学习路线图.md

📚 通用知识

🆕 2026 年 10 月主题练习与参考答案

156 道题分类索引 · 来源分级与答案资料

覆盖 13 类：127 道通用技术题放入 通用知识/、15 道算法题及 Python 实现放入 面试算法题/、14 道项目题放入 项目实战/。每题附参考答案、得分点、追问与易错点，并接入新版交互题库的「2026-10 跨公司主题练习（非真题）」分组。

来源快照为 2026-10-22，答案整理于 2026-10-23。题目按公开面经报道主题改写，不是公司官方真题或标准答案；63 条来源保留 B/C 证据状态，不将聚合线索、付费预览或编辑改写升级成真实面试。答案未经独立专家逐题复核，详见索引边界说明。

🔧 核心技术

#	文档	简介
1	12 周 Agent 工程师进阶路线	以周为单位交付 RAG、Agent、MCP、生产化作品集
2	Agent 核心概念与设计模式	ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等核心范式
3	Agent 框架全景	LangChain、AutoGen、CrewAI 等主流框架横评
4	LangChain 与 LangGraph 深度解析	链式调用到图编排的演进与实战
5	RAG 核心知识与面试题	检索增强生成全链路：分块、检索、重排、生成
6	Agentic RAG 与 GraphRAG 深度解析	从朴素 RAG 到 Agent 驱动的智能检索
7	Context Engineering 上下文工程	上下文窗口管理、压缩与优化策略（含 Anthropic 最新实践）🔄
8	Agent 安全与评估体系	Prompt 注入防御、幻觉检测、评估框架
9	大模型推理优化与部署	量化、蒸馏、KV Cache、vLLM 等推理加速
10	Function Calling 与 Tool Use 专题	三大厂商实现对比、调用模式、安全防御 🆕
11	MCP 与工具生态	Model Context Protocol 架构、开发实战、企业应用 🆕
12	Agentic Coding 与 AI 编程工具	Claude Code / Cursor / Copilot 对比、Hooks、人机协作 🆕
13	Agent Harness 与编码代理测评	Codex CLI / Claude Code / OpenHands 等 Harness 深度测评与源码入口 🆕
14	2026 Agent 工程化新考点	Runtime、可恢复执行、路径震荡、工具路由、Trace 与生产级评测 🆕
15	Agent Harness 评测与发布门禁	Task/Environment/Outcome Spec、三层 Grading、Shadow 与 Canary
16	企业级 Agent 平台与 AgentOS	控制面、Runtime、多租户、Registry、模型网关与平台治理
17	自进化 Agent 与 Skill 生命周期	Trace 复盘、Curator、Skill 版本、灰度、回滚与防污染

📝 面试题库

#	文档	简介
18	最新 AI Agent 面经索引（2026）	牛客、小红书、知乎、CSDN、GitHub 等公开来源的最新面经入口
19	Agent 高频题证据模型	公司、轮次、来源数、时效、一手/汇总与置信度
20	跨公司 Agent 岗位能力矩阵	应用、算法、Runtime、Coding Agent 和平台岗位对比
21	Agent 项目深挖与压力面试	九组连续追问链、回答证据和评分标准
22	Agent 项目简历与 STAR 表达	1/3 分钟表达、技术难点、失败案例和指标写法
23	核心概念详解与参考答案	高频概念题精讲与标准答案
24	八股文完整答案集	69 道八股题，全部附详细解答
25	八股文题库 - DataWhale 开源	DataWhale 社区精选题库
26	高频拷打题 - 牛客热帖	牛客论坛高赞面试拷打合集
27	技术知识点汇总	速查手册：关键知识点一网打尽
28	其他公司面经 - 快手携程等	快手、携程等公司面经补充

🌐 进阶面试题

#	文档	简介
29	Agent 核心概念面试题 - 进阶篇	核心概念高频问答进阶版
30	系统设计面试题 - 进阶篇	系统设计题与参考答案进阶版
31	AI 协作与工程化面试题 - 进阶篇	AI 协作工程化问答进阶版
32	AI 模型与 Agent 手撕题	Attention、LoRA、检索、RRF、Tool 校验与 Agent Loop
33	交互式面试算法题图谱	近期公开 Agent / 大模型面经算法题，附可折叠 Java 解法

🎯 实操考题（限时挑战）

来自 agent-interview-prep 项目，模拟真实面试场景的限时编程题

🗺️ 使用 Obsidian 的同学可以打开 Agent 工程师知识地图，从长期路线、核心知识、项目实战和公司面经四条线复习。

#	题目	难度	限时
1	智能文档问答 Agent	⭐⭐	4-6h
2	多 Agent 团队协作	⭐⭐	4-6h
3	ReAct 模式 Agent	⭐⭐	3-5h
4	AI 限时全栈开发	⭐⭐	2-3h
5	AI 调试挑战	⭐⭐⭐	1-2h
6	AI Code Review Agent	⭐⭐⭐	4-6h

🏢 国内大厂面经

公司	岗位要求	面试题	真实面经
阿里巴巴	✅	✅	✅
字节跳动	✅	✅	✅
小红书	✅	✅	✅
百度	✅	✅	—
腾讯	✅	✅	—
美团	✅	✅	✅
蚂蚁集团	✅	✅	✅
华为	✅	✅	✅
快手	✅	✅	✅

🌍 海外顶级 AI 公司面经

公司	岗位要求	面试题	真实面经
OpenAI	✅	✅	✅
Anthropic 🆕	✅	✅	✅
谷歌 (Google DeepMind)	✅	✅	—
微软 (Microsoft)	✅	✅	—
初创公司	✅	✅	—

📖 海外公司综合攻略：海外顶级AI公司面试攻略-2026 🆕

🚀 使用指南

在线阅读（推荐）

访问 GitHub Pages 站点，移动端友好：

经典版（原页面）：https://zchary1106.github.io/agent-interview-hub/index.html
新版（备考路径版）：https://zchary1106.github.io/agent-interview-hub/new.html
高频题信号榜：https://zchary1106.github.io/agent-interview-hub/question-signals.html

经典版保持原有内容和默认地址，并在页面顶部提示切换新版；新版使用新的求职准备布局。

本地阅读

git clone https://github.com/Zchary1106/agent-interview-hub.git
cd agent-interview-hub
# 用任意 Markdown 编辑器打开即可

本地构建静态站

python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 scripts/build_site.py
python3 -m http.server 8000 -d dist

生成结果会输出到 dist/。GitHub Pages 通过 .github/workflows/pages.yml 在 main 分支 push 后自动构建并发布。

安装面经采集 Agent

本仓库内置 Interview Collector Agent，用于从牛客、小红书、知乎、CSDN、博客园、掘金、GitHub 等公开来源搜索面经，整理成结构化候选，再同步到索引和公司文档。

bash agents/interview-collector/install.sh --targets copilot,claude,cursor,generic

支持安装到：

平台	写入位置
GitHub Copilot CLI	`~/.copilot/instructions/interview-collector.instructions.md`
Claude Code	`~/.claude/skills/interview-collector/SKILL.md`
Cursor	`.cursor/rules/interview-collector.mdc`
通用/国内 Agent	`~/.agent-interview-hub/interview-collector/AGENT.md`

详见 Interview Collector Agent 说明。

完整采集流程也可以用脚本跑：

# 1. 检查本机搜索/读取工具
python3 scripts/collect_interviews.py doctor

# 2. 搜索公开来源，生成候选 JSON 和 Markdown 报告
python3 scripts/collect_interviews.py search \
  --platform nowcoder \
  --platform zhihu \
  --platform blogs \
  --platform github \
  --query "AI Agent 大模型 面经 2026" \
  --output data/interview_candidates.json \
  --report data/interview_candidates.md

# 3. 人工或 Agent 审核候选后，再整理进 data/interviews.json
python3 -m json.tool data/interviews.json
python3 scripts/build_site.py

如果本机已配置 OpenCLI，也可以追加小红书搜索：

python3 scripts/collect_interviews.py search \
  --platform xiaohongshu \
  --query "AI Agent 面经" \
  --append

🤝 贡献指南

欢迎一切形式的贡献！

📝 提交面经 — 通过 Issue 分享你的面试经历
🔧 提交 PR — 补充题目、修正答案、新增公司面经
⭐ Star — 最简单的支持方式，让更多人看到

贡献步骤

# 1. Fork 本仓库
# 2. 创建分支
git checkout -b feat/add-xxx-interview
# 3. 提交更改
git commit -m "feat: 新增 xxx 面经"
# 4. 推送并创建 PR
git push origin feat/add-xxx-interview

Star History

📄 License

本项目采用 MIT License 开源。

如果这个项目对你有帮助，请给一个 ⭐ Star 支持！

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