2026年AI全栈开发面试，面试官问项目经验到底想看什么

来源：海云日记
发布时间：2026年5月10日 08:55
整理方式：根据截图内容顺序重排

前两天面试了一个做了大半年AI全栈项目的候选人，简历上LangChain、RAG、Agent、向量数据库、函数调用，该有的关键词一个不少。

我看完之后问他一个问题。

假如面试官问他，你这个Agent项目，如果用户连续问十轮问题，中间有一轮调外部API超时了，后面几轮怎么处理？

他愣了一下。

想了半天说，我好像没考虑过这个。

为什么简历上AI项目越来越多，面试却越来越难

这不是他的问题。这是现在绝大多数AI项目简历的通病，功能清单写得很漂亮，但面试官随便问一个生产环境的问题，就接不住。

2026年春招，AI岗位的数量相比去年暴涨了十几倍，这一点不假。但投简历的人更多。

你打开BOSS直聘搜AI应用开发，JD里清一色写着RAG、Agent、LangChain、向量数据库。然后你再看收到的简历，十个里面有七八个的项目写法几乎一模一样。

RAG知识库问答系统，用户提问，向量检索，LLM生成回答。

Agent智能助手，接收输入，调用大模型，解析工具，执行函数，返回结果。

我看了很多简历，Agent项目的写法基本都是同一套东西。

用户输入进来，调一下大模型，模型决定调哪个工具，执行工具，把结果返回给用户。

看起来没毛病对吧。但你想想，一个后端项目你在简历上会只写用户请求进来处理完返回吗。肯定不会。你会写用了什么架构，怎么做的服务拆分，数据库怎么设计的，缓存怎么用的，接口的QPS能到多少。

为什么到了Agent项目这里，就变成了一个函数调用链。

原因很简单，因为大部分人做的Agent就是个函数调用链。

真正的Agent系统长什么样，我跟你讲一个框架，你可以对照一下自己的项目缺了哪块。

最低层是交互层，用户能看到的界面，步骤展示、审批确认、中断重试，这些是用户直接摸到的东西。

往上是编排层，用LangChain或者LangGraph把Prompt、模型、工具、记忆组织成流程。这块大多数人都做了，但也就只做了这块。

再往上是运行时，管理步骤上限、单步超时、token预算、取消收尾。你的Agent如果跑偏了，是让模型自己说做完了，还是由运行时来判定预算触顶该降级就降级。

再往上是安全和检测层，工具调用前有没有白名单，高危操作要不要审批，输入输出有没有做检测。

然后是观测层，trace、日志、metrics，线上出问题了能不能查。一次Agent调用了哪些工具、每个工具花了多久、token烧了多少，这些能不能看到。

最后是评测层，离线评测集、回归闸门，模型换了一个、Prompt改了一句，效果是变好了还是变差了，要有数据说话。

六层，多数人只做了第二层的一半。

这跟技术能力无关，跟做的项目是不是面向真实用户有关。你如果只是跟着教程做了一个Demo，你不会遇到运行时超时的问题，你不会遇到工具调用失败怎么重试的问题，你不会遇到用户等了三十秒还在转圈的问题。

但这些问题，面试官天天在生产环境遇到。所以他问你，就是想看看你有没有遇到类似的问题，你是怎么解决的。

面试官看AI全栈项目，真正在挑的是什么

这件事很有意思。我面试过的AI全栈候选人里面，真正让面试官眼睛亮起来的，不是谁用的模型新，而是谁把系统做实了。

面试官一天看几十份简历，看到后面已经分不清谁是谁。这个时候他只能做一件事，往深了问。你不是写了RAG吗，好，chunk size怎么选的，overlap设多少，rerank做了没有，评估指标是什么。

大部分人在这个环节就卡住了。

因为很多人做项目的逻辑是，找到一个教程，跟着跑通，换一下数据，就成了自己的项目。但教程不会告诉你chunk size选500还是1000的依据是什么，不会告诉你生产环境里embedding模型该怎么选，更不会告诉你线上跑起来之后token烧了多少，心里完全没底。

这中间的差距，就是Demo和产品的差距。

面试官真正想看的，是把Agent当系统做还是当函数调

Agent的本质是一个持续运行的任务系统，不是一次请求就完事的接口。它有状态，有中间过程，有异常分支，有各种需要用户介入的节点。这些恰恰是AI全栈面试里区分度最高的地方，谁能在简历和面试里讲清楚，谁就赢面大很多。

所以做AI全栈的人，天然有一个优势，你会把过程摊开给用户看。

模型现在在干什么，为什么选这个工具，失败了怎么补救，用户能不能打断，高风险的操作要不要确认，花了几秒钟烧了多少token，这些信息在AI全栈开发者眼里都是需要展示给用户的东西。

但如果你只会写脚本做后端API，你天然就会忽略这些。

面试官想听的不是你会不会调LLM接工具，而是你有没有把一个Agent做成一个可运行、可观测、可评测、可干预还能迭代的系统。

你在简历上如果能把这件事讲清楚，就比大部分只会写调模型接工具的人有区分度得多。

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在简历和面试里，怎么把AI项目写出真正的区分度

我建议你可以重新审视一下自己简历上的AI项目，问自己几个问题。

这个项目我有没有部署上线让别人用过。如果只是在本地跑通，面试官凭什么相信这个项目是你做的。上线了之后有没有真实用户反馈，哪怕只有几十个人用过，人家的评价是什么。

第二个问题，项目里的技术决策我能不能说出为什么。为什么选这个embedding模型不选那个，为什么chunk size设这个值，为什么用这个向量数据库。任何一个技术选型后面都要有理由，面试官问的不是你用了什么，是你为什么选它。

第三个问题，线上出现的问题我有没有踩过。RAG最常见的坑是检索到的内容和问题没关系，导致LLM胡说八道。你怎么处理的。Agent跑偏了怎么拉回来。预算超了怎么办。这些问题你遇到了几个，怎么解的。

如果你一个都没遇到过，说明你的项目可能一直在理想环境里跑，没有真正面对过真实用户。

面试官不指望你的项目有多大规模，但他一定希望看到你在做项目的过程中有思考、有决策、有踩坑、有解决。一个只有功能清单的项目描述，和一个有决策过程、有踩坑记录的项目描述，哪个更让人相信你是真的做了，不用我说你也知道。

再直接一点，你可以在项目描述里专门加一段踩坑与应对。把遇到的三个最主要的问题写出来，每个问题一句话说现象，一句话说原因，两句话说怎么解决的。

这一段不需要长，但它的存在本身就在告诉面试官，这个项目是我亲手做的，不是照着教程敲的。

我始终觉得，2026年AI方向的就业机会确实多，但竞争也在快速升级。以前会调API就能找到工作，现在面试官开始问架构、问可观测、问工程化。门槛在涨，而且涨得很快。

能不能跟上，就看你自己了。