AI Agent 面试题库 - 模型评估与 Agent 评估篇
September 4, 2026 · View on GitHub
📚 适用对象
- ✅ 算法评测工程师（重点学习）
- ✅ 算法工程师（评估体系设计）
- ✅ 开发工程师（评估工具使用）
- ⏱️ 建议学习时间：算法岗3天，开发岗2天
📖 使用指南
- 学习建议：评估是衡量模型和Agent性能的关键，需要理解各种评估指标的适用场景
- 难度分级：⭐基础 ⭐⭐进阶 ⭐⭐⭐高级
- 公司来源：标注真题来源公司
第一部分：LLM 评估基础
Q1: 为什么传统的 NLP 评估指标（如 BLEU, ROUGE）对于评估现代 LLM 的生成质量来说，存在很大的局限性？
难度：⭐⭐ 岗位：通用 标签：#评估指标 #BLEU #ROUGE 公司：字节、阿里、腾讯（高频）
Q2: 请介绍几个目前行业内广泛使用的 LLM 综合性基准测试，并说明它们各自的侧重点。（例如：MMLU, Big-Bench, HumanEval）
难度：⭐⭐ 岗位：通用 标签：#基准测试 #MMLU #HumanEval 公司：字节、阿里、OpenAI（高频）
Q3: 什么是"LLM-as-a-Judge"？使用 LLM 来评估另一个 LLM 的输出，有哪些优点和潜在的偏见？
难度：⭐⭐⭐ 岗位：算法岗重点 标签：#LLM评估 #自动评估 公司：字节、阿里、OpenAI（前沿）
Q4: 如何设计一个评估方案来衡量 LLM 的特定能力，比如"事实性/幻觉水平"、"推理能力"或"安全性"？
难度：⭐⭐⭐ 岗位：算法岗重点 标签：#评估设计 #能力评估 公司：字节、阿里、腾讯（重要）
第二部分：Agent 评估
Q5: 评估一个 Agent 为什么比评估一个基础 LLM 更加困难和复杂？评估的维度有哪些不同？
难度：⭐⭐⭐ 岗位：通用 标签：#Agent评估 #评估难度 公司：字节、阿里（高频）
Q6: 你了解哪些专门用于评估 Agent 能力的基准测试？这些基准通常如何构建测试环境和任务？
难度：⭐⭐⭐ 岗位：算法岗重点 标签：#Agent基准 #测试环境 公司：字节、阿里
Q7: 在评估一个 Agent 的任务完成情况时，除了最终结果的正确性，还有哪些过程指标是值得关注的？（例如：效率、成本、鲁棒性）
难度：⭐⭐ 岗位：通用 标签：#过程评估 #效率指标 公司：所有公司
第三部分：评估方法与实践
Q8: 什么是红队测试？它在发现 LLM 和 Agent 的安全漏洞与偏见方面扮演着什么角色？
难度：⭐⭐⭐ 岗位：算法岗重点 标签：#红队测试 #安全评估 公司：OpenAI、Anthropic、字节（重要）
Q9: 在进行人工评估时，如何设计合理的评估准则和流程，以保证评估结果的客观性和一致性？
难度：⭐⭐ 岗位：通用 标签：#人工评估 #评估流程 公司：字节、阿里、腾讯
Q10: 如何持续监控和评估一个已经部署上线的 LLM 应用或 Agent 服务的表现，以应对可能出现的性能衰退或行为漂移？
难度：⭐⭐⭐ 岗位：开发岗重点 标签：#线上监控 #性能监控 公司：字节、阿里、腾讯（工程重点）
💡 备考建议
算法岗重点
- 评估体系设计：深入理解各种评估指标的优劣
- 基准测试：熟悉主流的LLM和Agent基准
- 自动评估：了解LLM-as-a-Judge等前沿方法
开发岗重点
- 评估工具使用：会使用评估框架和工具
- 线上监控：理解生产环境的监控方案
- A/B测试：了解实验设计和数据分析
评测工程师重点
- 全面掌握：所有题目都需要深入理解
- 实践经验：需要有实际评估项目经验
- 工具开发：能够开发评估工具和平台
总题目数：10题
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