2026的你，应该知道哪些AI面试题？

作为2025届校招生，我主要面向后端岗位，最终拿到了10个中大厂offer（详见历史帖子）。现在回顾整个求职过程，总结一下当前开发岗位面试中AI相关问题的趋势和应对策略。

四类高频AI面试问题

第一类：如何使用AI辅助编码（必问）

出现频率：几乎所有公司都会问，即使不是每一轮，全流程中也必定涉及。

2025年时我的回答：

• 宏观问题和命令速查：使用AI对话形式（ChatGPT、千问等）
• 编码过程：使用Copilot、通义灵码等插件进行代码补全和查错

2026年的期望回答： 面试官更希望听到深度使用AI编码工具的经验，包括：

• Claude Code、Cursor、Gemini等新一代AI编码工具的实践经验
• 对不同工具优缺点的对比和见解
• 在实际项目中的应用心得

第二类：对AI辅助编码的看法（开放性问题）

常见追问：

• AI能代替程序员吗？
• AI时代，程序员的定位是什么？

我当时的参考回答：

• 核心观点：AI不能完全替代程序员。程序员必须在架构设计、业务理解等方面超越AI，才能更好地指导AI工作。
• 举实例说明：凭借经验解决AI无法定位的复杂bug由人类负责架构设计，AI负责具体实现结合业务场景做出AI难以判断的技术决策

建议：结合自己的真实经历，用具体案例支撑观点，避免空谈。

第三类：对Agent技术的了解（前沿技术）

考察目标：对前沿AI技术应用的认知和学习能力。

2025年的回答示例：

• 了解并实践MCP（Model Context Protocol）
• 尝试使用Spring AI构建项目
• 学习LangChain4j框架

2026年的进阶方向：

• 理解ReAct（Reasoning + Acting）范式
• 掌握Agent Skills的设计和应用
• 关注最新的Agent框架和工具（如Claude的新产品等）

注意：这个领域发展迅速，需要持续关注业界动态。

第四类：Agent应用经验（加分项）

定位：拔高型问题，应届生答不上来通常不减分，但有经验一定加分。

建议：

• 如果有项目经验，详细描述技术选型、架构设计和遇到的挑战
• 如果没有，可以表达对该领域的兴趣和学习计划
• 展现持续学习和跟进前沿技术的态度

总结与建议

以上四类问题反映了业界对开发者的新要求：

1. 技术维度：从简单使用AI工具，到深度理解和应用Agent技术
2. 认知维度：对AI与人的协作关系有清晰认识
3. 学习维度：保持对前沿技术的关注和快速学习能力

最后的建议： AI时代确实带来了更大的竞争压力，但与其抗拒，不如拥抱变化。持续学习、实时跟进技术趋势，是咱们这行的必修课。从现在开始积累，才能在求职和职业发展中保持竞争力。