一些Java后端面试AI相关问题的总结

1. 为什么做Agent项目？
2. 了解过市面上有哪些智能体agent吗
3. 讲下Agent项目
4. Agent项目开发的框架
5. 介绍一些AI大模型
6. RAG系统流程
7. MCP和Function Calling
8. 如何写好的prompt
9. 多轮对话的实现方案
10. Agent项目背景
11. LLM产生幻觉的原因及解决方案
12. MCP协议的核心内容
13. 推理模式的差异化设计
14. RAG检索优化策略
15. 特定推理模型不支持MCP的技术原因
16. Agent推理模式
17. 跨模块错误追踪的Agent知识库构建方案
18. 多Agent执行策略的智能选择和切换机制设计
19. 简历关键词提取的技术实现
20. RAG评估方案
21. SSE的局限性
22. 举例复杂任务下执行流程
23. MCP通信方式
24. 项目中AI贡献的代码占比
25. Prompt工程的实践经验
26. 基于代码构建知识库的Agent设计
27. A2A协议
28. 长文本生成的技术方案
29. Agent skills
30. 演示Agent项目实现细节
31. 了解其他的Agent范式吗
32. 模型预热机制
33. NL2SQL场景下的SQL安全防护
34. 复杂任务执行准确率提升的评估方法
35. AI辅助IDE开发工具
36. RAG动态知识更新
37. MCP和skill区别
38. 推理模式的选择机制
39. 企业内部知识库RAG的动态持续更新方案
40. Prompt设计示例
41. A2A与MCP区别
42. 多阶段召回策略优化
43. AI辅助开发的实践经验