评测集面试题 — 真实面经汇总

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蔚来 AI 测试开发一面：上线准入、评测集分层与 Agent 线上评估

蔚来 AI测试开发一面

蔚来 AI 测试开发一面面经，题目全部围绕「怎么证明一个 AI 功能可以上线」：如何判断 AI 功能达到上线要求、朋友圈三天可见怎么设计测试用例、Bad Case 如何定义与入集、评测集如何分层、F2E 自动生成的测试代码如何验证、Case 与接口映射错误如何避免漏测、如何验证线上 Agent 的评估能反映真实体验、测试用例库是否都该人工编写、Figma UI 稿解析工具的测试重点。

百度 AI Agent 开发岗面经：LangGraph 架构与高并发会员保障

百度 AI Agent 开发

百度 AI Agent 开发岗四场面试题目合集，围绕 LangGraph 迁移成本、Agent 评测集设计、Harness 工程、高并发下会员优先级保障，以及 MCP 与 Skill 的区别、KV Cache、TIME_WAIT 等基础题。

快手 Agent 开发一面：工具兜底、多 Agent 与流式解析

快手 Agent开发一面

快手 Agent 开发一面（已挂）复盘，方向是短视频脚本生成 Agent：问了工具调用失败的兜底、多 Agent 的分工方式、长上下文的压缩策略、输出质量的衡量方法，手撕流式 JSON 解析（半包拼接），并确认团队有内部红蓝对抗评测集。

深至科技一面：全栈开发实习（医疗 AI）的意图识别与工程难点追问

深至科技全栈开发实习一面

深至科技医疗 AI 方向全栈开发实习一面，整场围绕实习做的医疗智能体展开：服务人群与意图识别模块的开发方式、为什么定成 9 类意图、怎么评估意图识别模块有效、评测集是否自建，以及工程上遇到的最棘手问题是怎么解决的。

腾讯AI Agent开发岗三场面经（评测、Agent Loop与内容安全）

腾讯 AI Agent开发

腾讯 AI Agent 开发岗三场技术面，围绕实习项目深挖评测体系：评测集构建与覆盖、人工归因自动化、Agent Loop 设计，以及元宝内容安全检测指标与 RAG 文档切分策略。