这门课不是教你从零写一个 AI 应用，它更像一面镜子：照出你在「前端 + AI」这个交叉地带到底缺哪块。如果你的简历上写着「熟悉 Vue/React」，但被问到「大模型的回答怎么一个字一个字显示出来」时只能含糊说「用个库吧」，那这里就是你要补的地方。

先搞清楚面试官现在问什么

过去前端面试的八股集中在闭包、原型链、事件循环。现在越来越多岗位在 JD 里塞进一句「有 AI 应用开发经验优先」，面试题也跟着变了。变的方向不是让你去训练模型，而是考你能不能把模型能力接进浏览器这一层。

具体落到三个高频区：一是流式输出怎么在前端落地，面试官会追着问 SSE 和 WebSocket 你选哪个、为什么、断了怎么办；二是那些被缩写包起来的概念——RAG、Agent、Function Call、MCP——他不要求你背论文，但要你能用前端能理解的话讲清楚它们各自解决什么问题；三是你的项目到底是不是你写的，会问你独立完成过什么、卡在哪、怎么绕过去。

这门导引课的价值就在于先把风向讲明白，让你知道该往哪个方向使劲，而不是把时间花在已经没人问的旧题上。

三个最容易露怯的知识点

流式渲染：不只是「能出字」

很多人以为流式输出就是接个接口、把返回的文本拼到页面上。真到面试里，问题会往下钻：SSE 是单向的，那用户中途想打断生成怎么办；WebSocket 双向但连接成本高，什么场景才值得用；markdown 一边流一边渲染，代码块没闭合时页面怎么不崩；长对话滚到底部，是每次全量重排还是增量追加。这些细节答不上来，就说明你只是调过 API，没真正处理过渲染。

那些缩写：用自己的话讲一遍

RAG 不是「让模型更聪明」，而是先检索再让模型基于检索结果回答，解决的是模型不知道你私有数据的问题。Function Call 是模型告诉你「我想调这个函数」，真正执行的是你的代码。Agent 是把「想—做—看结果—再想」这个循环交给模型驱动。MCP 则是在统一模型和外部工具之间的对接方式。面试官爱听的是这种拆解，而不是你复述一段官方定义。

项目经验：要能被追问三层

「介绍你的 AI 项目」这道题，答得空就废了。准备时先问自己：这个需求为什么必须用大模型而不是规则匹配？上下文超长了你怎么截断？模型返回格式不对你做了什么兜底？成本怎么控？能扛住三层追问，才算真的做过。

看完这门课，你应该能回答

前端 AI 对话应用里，SSE 和 WebSocket 各自的取舍是什么，你会怎么选？
RAG、Agent、Function Call、MCP 这四个词，你能不能不用术语、用前端的话讲给同事听？
流式渲染时，markdown 未闭合、用户中断、自动滚动这三个坑你准备怎么填？
如果面试官问「你的 AI 项目里最有技术含量的一段是什么」，你打算讲哪一段？

这些问题现在答不上来很正常。带着它们往下看，比空着手听一遍收获大得多。缺什么补什么，别假装什么都会——面试那半小时，装是装不过去的。

MM-2026 AI前端面试题|0.AI 前端面试最新风向与学习导引

AI前端面试风向标，掌握核心技能

编辑点评

深入解析AI前端面试热点，涵盖大模型应用、多轮对话、代码生成等前沿技术，助力求职者把握行业脉搏。

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课程亮点

• AI前端面试热点解析

• 大模型应用实战

• 代码生成与性能优化

课程目录

MM-2026 AI前端面试题
0.AI 前端面试最新风向与学习导引.mp4  [24.5MB]
1.在前端 AI 对话应用中我们需要实现大模型的流式输出渲染请问你会选择 SSE 还是.mp4  [35.4MB]
10.设计一个前端与大语言模型集成的通用方案要求支持流式输出上下文管理和多模型切换请.mp4  [20.3MB]
11.使用 LangChain.js 实现一个多工具 Agent能够根据用户查询调用不同.mp4  [41.1MB]
12.基于 LangChain.js 实现一个前端 RAG 应用能够从本地知识库中检索相.mp4  [50.1MB]
13.如何开发一个前端 AI 代码生成器能够根据自然语言描述生成 React 或 Vue.mp4  [16.5MB]
14.如何开发一个 AI 驱动的前端性能优化工具能够自动分析页面性能瓶颈并提供优化建议.mp4  [23.7MB]
15.AI 辅助的前端开发工作流系统如何开发？要支持自动化完成代码审查测试用例生成文档.mp4  [23.3MB]
2.请你用前端开发能理解的语言解释 RAGAgentFunctionCallMCP.mp4  [42.1MB]
3.介绍一下你在前端 AI 方向的技术积累和项目经验你掌握了哪些核心能力能独立完成.mp4  [27.6MB]
4.你在前端 AI 项目开发中用过哪些主流大模型？请分别说明它们的核心特点优劣势以及.mp4  [19.0MB]
5.请问你对多 Agent 系统有了解吗？请结合前端业务场景说明多 Agent 的核心设.mp4  [32.8MB]
6.结合你过往的工作经历说说 AI 能力在前端业务中有哪些成熟的落地应用场景？分别是怎么.mp4  [17.2MB]
7.请问你了解 Agent 的核心底层逻辑 ReAct 概念吗？同时请简单说明大模型的基础.mp4  [22.8MB]
8.给你一个前端 AI 的业务需求比如企业内部文档智能问答助手你会怎么拆解并落地？.mp4  [29.4MB]
9.设计一个基于 LangChain.js 的 AI 问答系统架构要求支持多轮对话记忆.mp4  [30.9MB]
MM-AI前端面试题文件目录.txt  [0.0MB]
目录.png  [0.1MB]