2026年前端面试新趋势：AI与工程化深度融合
2026年前端面试呈现新格局，AI技术渗透与工程化能力成为核心考察点。从智源研究院发布的《2026十大AI技术趋势》到赛迪顾问的IT趋势报告，都显示前端开发正从纯技术实现向智能化、自动化演进。
AI在前端开发中的应用
Vibe Coding向Vibe Engineering升级成为新范式。AI不再只是辅助写代码的工具，而是需要开发者掌握如何将AI产出转化为可迭代、可维护、可上线的工程化方案。面试中会考察候选人如何用工程方法管理AI生成的代码，确保质量控制和协作效率。
多智能体系统(MAS) 成为技术热点。随着MCP、A2A等通信协议标准化，智能体间拥有了通用"语言"。面试会考察对多智能体协同工作的理解，以及如何设计智能体间的通信机制。
工程化能力要求提升
合成数据训练成为新技能点。2026年，高质量真实数据面临枯竭，合成数据正成为模型训练的核心燃料。前端开发者需要掌握如何生成和使用合成数据，特别是在自动驾驶和机器人领域，世界模型生成的合成数据成为降低训练成本的关键资产。
推理优化仍是核心技术瓶颈。通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升。面试会考察如何在资源受限的边缘端部署高性能模型，这是AI普惠的关键前提。
技术架构新趋势
世界模型与NSP范式成为AGI共识方向。从"预测下一个词"到"预测世界下一状态"，NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系。前端面试会考察对多模态世界模型的理解，以及如何在前端应用中集成这类能力。
具身智能产业应用迈入广泛工业场景。2026年，具身智能将加速从"实验室验证"迈向"量产交付"。前端开发者需要了解如何为具身智能设备设计交互界面，以及如何优化人机交互体验。
面试考察重点
2026年前端面试不仅考察传统技术栈（HTML5、CSS3、JavaScript、React/Vue），更注重AI工程化能力、多智能体系统设计、合成数据应用、边缘端部署优化等新维度。候选人需要展示对AI技术在前端领域落地的深度思考和实践经验。
