2026 大模型智能体（Agent）面试全攻略（1月最新版）
2026年的Agent岗位招聘已经彻底分化成两条主线：
- 算法/研究向：偏重创新、论文复现、复杂推理、多Agent协作、评估体系（DeepSeek、字节、商汤、月之暗面等）
- 工程/应用向：偏重落地、框架选型、系统设计、稳定性、可观测性、成本控制（大厂应用团队、创业公司、ToB交付）
下面给你一份极度务实的2026年1月面试准备地图，按真实通过率从高到低排序。
1. 先搞清楚你到底要面哪一类岗位（最重要的一步！）
| 岗位类型 | 核心考察点 | 难度 | 薪资范围（国内23-25年经验） | 典型公司 | 准备周期建议 |
|---|---|---|---|---|---|
| Agent算法/研究岗 | 复杂推理、多Agent、评估、论文级创新 | ★★★★★ | 60~120w+ | 字节/阿里/腾讯/DeepSeek/月之暗面 | 4~8个月 |
| Agent高级开发/架构 | 系统设计、框架深度、工程稳定性、生产化 | ★★★★ | 50~90w | 大厂应用组、AI中台、ToB大模型公司 | 2~5个月 |
| Agent应用/全栈开发 | LangChain/LangGraph/MCP/Dify实战、快速交付 | ★★★ | 35~65w | 中小厂/创业/外包/传统企业AI转型 | 1~3个月 |
| Agent+后端/全栈 | Agent+微服务+Java/Go/Python混合 | ★★★½ | 40~75w | 互联网大厂后端转AI、银行/政务 | 2~4个月 |
一句话建议：
如果你Python强、框架熟 → 优先冲Agent高级开发/架构（性价比最高）
如果你有论文/强推理背景 → 直奔算法岗（天花板最高但最卷）
2. 2026年Agent面试真实考察权重分布（基于大厂+热门公司）
占比 考察模块 难度梯度 必刷程度 代表性真题数量
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25~30% 基础理论（LLM+Prompt+Tool Calling） ★★☆ ★★★★★ 30~40题
20~25% Agent核心范式与框架（ReAct/Plan&Execute等） ★★★ ★★★★★ 40~50题
15~20% 系统设计 & 生产化（内存/容错/可观测/成本） ★★★★ ★★★★½ 20~30题
15% 评估 & Benchmark（Agent专有评估） ★★★★ ★★★★ 15~25题
10~15% 多Agent & 协作（CrewAI/AutoGen/LangGraph） ★★★★½ ★★★ 15~25题
5~10% 手撕代码 & 实现（Tool注册、Memory、ReAct循环） ★★★★ ★★★★ 10~20道
剩余 项目/开源/论文/行为面试 — ★★★★½ —3. 2026年最常被问的50道高频/高危Agent真题（分类精选）
A. 基础 & 核心概念（几乎必问）
- Agent和传统Chatbot/LLM Wrapper的本质区别是什么？
- ReAct范式完整工作流程？优缺点？在什么场景下失效？
- Function Calling/Tool Use和ReAct的区别？2026年主流模型哪个更好？
- 什么是Plan-and-Execute/Plan-and-Solve？和ReAct比有什么改进？
- Reflexion/Tree of Thoughts/Self-Consistency在Agent中怎么用？
- Agent的Memory有哪些类型？短期/长期/ episodic/semantic怎么实现？
- 怎么解决Agent无限循环/死循环/幻觉死循环问题？
B. 框架 & 工程实践（真实落地最卷）
- LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex vs Haystack vs AutoGen vs CrewAI，2026年你怎么选？
- LangGraph中StateGraph、MessageGraph、Pregel的区别和适用场景？
- 如何在生产环境做Agent的容错、重试、断点续传、人机协同？
- Agent系统的可观测性怎么做？（LangSmith + OpenTelemetry + Prometheus）
- 如何控制Agent的成本？（token限额、模型降级、缓存、mock工具）
- MCP协议/A2A/AG-UI是什么？2026年为什么突然火了？
C. 系统设计题（中高级必考）
- 设计一个支持多轮复杂任务的客服Agent系统（电商/政务/金融场景）
- 设计一个企业内部知识库+代码仓库+飞书/企业微信的全能研发Agent
- 设计一个多Agent协作完成复杂项目（产品经理+后端+前端+测试）
- 如何让Agent支持“异步长任务”+“人类介入”+“结果验证”闭环？
D. 评估 & Benchmark（算法岗+高级岗重灾区）
- 目前主流的Agent评估基准有哪些？（WebArena、GAIA、AgentBench、Tau-Bench）
- 如何评估一个Agent的成功率/效率/成本/鲁棒性/安全性？
- LLM-as-a-Judge在Agent评估中的局限性？怎么缓解？
E. 多Agent & 高级话题（顶级岗位必问）
- 多Agent系统常见的协作模式？（辩论式/层级式/市场式/混合式）
- 如何解决多Agent之间的死锁/信息过载/目标冲突？
- 2026年最有前景的多Agent应用场景是哪些？
4. 2026年最推荐的准备路径（按时间倒推）
倒数3~4周：猛刷真题 + 默写系统设计 + 准备项目故事（STAR法则）
倒数1~3个月：至少完成2~3个高质量Agent项目（必须有生产级思考）
推荐项目梯度（从简单到硬核）：
- 个人知识库Agent（RAG + ReAct + LangGraph）
- 企业级多工具Agent（支持10+工具 + Memory + 容错）
- 多Agent协作系统（2~4个角色，完成复杂任务）
- 自研轻量Agent框架（类似简版LangGraph，极致考察深度）
倒数3~6个月：系统学习核心框架 + 论文阅读（重点：ReAct、Reflexion、Voyager、WebGPT、Toolformer、Gorilla等经典）
5. 最后几句2026年最扎心的现实建议
- 光会搭LangChain Demo已经完全不够用了（2025年底就卷死了）
- 面试官最想听的永远是：“我在线上遇到过什么真实问题，我是怎么权衡后解决的”
- 项目里一定要有生产化思考：监控、成本、容错、安全、人机协同、可追溯
- 算法岗卷创新，工程岗卷系统性和落地能力，选对方向事半功倍
你现在准备的是算法研究岗还是工程应用岗？
或者你已经有了哪些项目/框架经验？
告诉我你的现状，我可以给你更精准的下一周突击计划和最该补的短板～
