2026 AI工程面试100题开源：别背答案，先看排障思路

有人在GitHub上开源了一份《2026 AI工程面试100题》。它没有停留在只列题目。作者把100道题重新做了工业化梳理，每道题补了核心考点剖析和生产级排障参考答案，还加了7道系统设计大题。仓库地址在文末。

只看题目很容易焦虑，因为不知道面试官到底想考什么。这份题库按8个板块重新组织：Prompt踩坑、RAG检索、Agent状态机死循环、微调选型、vLLM推理排队、生产安全与成本治理等。题目长这样：

• 客服Agent拿着同一个订单号死循环调用了40次工具，直到Token超时崩掉，你如何从底层运行时进行拦截？
• 监控看板上Faithfulness达到0.92，但业务方和真实用户都在群里骂系统根本没法用，问题出在哪？
• 月度活跃流量只涨了40%，但月底LLM API账单却暴涨了三倍，你怎么向CFO汇报并拿出降本方案？
• 万圣节凌晨2点，多租户系统把另一家客户的保密合同条款报了出来，你如何主导紧急响应与架构重构？

这些题不太像八股。它们对应的是RAG检索不准、Agent循环失控、成本突然失控、多租户数据穿透这些真实故障。题库里还给了两个资深AI架构师的“肌肉记忆”：第一，先定界问题，正确的证据到底有没有送到模型面前？没送到是检索与接入的问题，在Prompt里做再多文章也没用；送到了还答错，才是生成阶段的问题。第二，承诺正确且可衡量的目标，不承诺非确定性系统字字相同，承诺业务决策稳定性，用基准测试集和量化SLO当团队契约。

有网友在评论区说，把排障思路也补上太实用，光背题到线上还是容易懵。这话说到了点子上。面试题本身不会让你更聪明，只会让你更焦虑。这份题库值得看的地方，是它把每道题背后的排查路径拆开了：先看什么指标，怎么区分检索还是生成，什么情况下该熔断，什么情况下该转人工。这些思路在面试里能讲，在线上排障时也能用。

如果你正在准备面试，建议不要从第一题背到第一百题。先定位自己正在踩的坑：做RAG的看检索和评测部分，做Agent的看工具调用和状态机，被账单追着跑的看成本治理。系统设计大题可以重点看，7道题覆盖5万人企业级RAG、10万单电商客服Agent、共享推理网关、万圣节数据穿透应急等端到端架构。即使没有技术背景，也能从这些题里看到AI落地真正的麻烦：权限、成本、延迟和故障处理。

仓库是开源的，可以直接自取。作者只提了一个请求：如果对你有帮助，去GitHub顺手点个Star。

GitHub地址：https://github.com/Kimberlying/ai-engineering-interview-100

面试题永远在变。能把线上故障说清楚的人，一直不多。