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大家好，我是Yuka。

秋招季连续面了字节、美团、哔哩哔哩三家AI岗，做完笔试后我发现一个规律：AI Coding笔试的题型其实就那5种。

搞懂它们，基本就能稳过。下面逐一拆解，每道题都附上解题思路和代码框架。

题型一：RAG系统实现（高频 ★★★★★）

真题示例： 实现一个简单的RAG检索增强生成系统，支持文档上传、向量化检索和智能问答。

解题思路： 这是出现频率最高的题型，核心是掌握LangChain生态的工具链。

关键代码框架：

classRAGSystem:def__init__(self):        self.vector_store = FAISS()        self.llm = ChatOpenAI()defadd_documents(self, docs):# 文本分割 -> 向量化 -> 存储        splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500)        embeddings = OpenAIEmbeddings()        self.vector_store.add_documents(            splitter.split_documents(docs), embeddings        )defquery(self, question):# 检索相关文档 -> 拼接上下文 -> 大模型生成        context = self.vector_store.similarity_search(question, k=3)        prompt = f"基于以下上下文回答问题：{context}\n问题：{question}"return self.llm.generate(prompt)

题型二：Agent工作流设计（高频 ★★★★）

真题示例： 设计一个多Agent协作系统，能自动完成"调研→写报告→审核→发布"的完整流程。

解题思路： 考察你对Agent框架的理解。推荐使用LangGraph或AutoGen，关键是要设计好Agent间的通信协议和异常处理机制。

核心角色定义：Researcher（调研）→ Writer（撰写）→ Reviewer（审核）→ Publisher（发布），每个Agent有明确的输入输出接口。

题型三：大模型评估指标设计（高频 ★★★★）

真题示例： 如何评估一个企业级AI问答系统的效果？请设计评估指标和测试集。

解题思路： 不要只答"准确率"，要展现系统性思维。

评估维度：

测试集要覆盖常见场景、边缘场景和对抗样本。

题型四：Prompt工程优化（中频 ★★★）

真题示例： 给定一个用户意图识别任务，当前Prompt准确率为85%，请优化到95%以上。

解题思路： 展示你对Prompt Engineering的实战经验。优化手段包括：添加Few-shot示例、明确输出格式（JSON Schema）、添加边界说明和负样本、使用Chain-of-Thought逐步推理。

题型五：AI系统架构设计（中频 ★★★）

真题示例： 设计一个支持10万并发用户的AI客服系统架构。

解题思路： 分层架构是关键——接入层（API网关）→ 业务层（路由/意图识别）→ 模型层（LLM/规则引擎）→ 数据层（向量数据库/缓存）。一定要提到降级方案（模型不可用时fallback到规则引擎）和监控告警。

总结

这5种题型覆盖了80%以上的AI Coding笔试。建议面试前每个题型准备一个可复用的代码模板，面试时直接套用+根据题目微调。

祝大家好运，秋招顺利上岸！