游卡算法二面

如果目标是从事Agent开发的话，我建议优先掌握Agent记忆架构设计、动态工具选择机制、多Agent协调协议、安全防护栏技术、可观测性仪表盘搭建以及可扩展推理优化方法。这些内容的核心在于构建一个能够在真实世界中稳定运行且易于监控的系统。我的建议是不要只停留在学习API调用，而要通过完整项目把各个模块连接起来反复测试。只有真正经历过调试和优化的过程，才能理解Agent在生产环境下的复杂挑战。

1、自我介绍2、项目：a.讲一个最熟悉的 Agent/RAG 项目b.项目中数据处理的难点 & 怎么解决的3、技术基础：a.大模型基础：Transformer 架构、注意力机制原理b. Agent 核心概念：规划、工具调用、记忆模块、反思机制c. RAG 全流程：文档清洗、切片策略、向量化模型、检索召回、重排序d. 向量数据库：FAISS/Milvus 原理、索引类型、性能优化e. 数据标注规范：怎么保证标注质量、数据清洗方法4、算法：a.数据召回率、精确率评估，怎么优化召回效果b.如何处理 Agent 工具调用的错误数据（数据校验、异常兜底）5、AI 业务理解：怎么提升 Agent 的回复准确性； 如何构建高质量的 Agent 训练 / 微调数据；对 MiniMax Agent 产品的理解 & 优化建议。

面试过深信服的后端开发，当时答题并不是很好，所以就问了一下面试官如何在接下来的时间准备面试，面试官答非所问，完全不知道他在说什么，听不懂，而且说的话很官方，我以为是面试官没听懂我的问题，就再重复了一遍，结果他回答的更加拗口，完全不知所云，我觉得很敷衍，体验感极差。后续就是直接被挂掉了

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 在做 AI Agent 这个项目时，你是手写代码，还是用 AI/Web Coding 方式做的？2. 灵魂拷问：在 AI Coding 越来越强大的今天，你认为作为一个刚毕业的研发同学，你未来的核心价值是什么？如果要在项目中承担责任，你具体要做什么？3. 针对你自己练手的 agent项目，你当初是怎么搭框架、做迭代的？心路历程是怎样的？agent项目深挖1. 你的召回率打分优化（向量 + BM25 + Rerank），有参考成熟的原型工具吗，还是自己想的逻辑？2. 引入 Rerank 后召回率达到了 95%，那你分析过剩下的 5% 没召回会是什么原因吗？3. 除了库的建设和分片，RAG 模块还有什么其他优化吗？4. 请求全链路剖析：一次会话请求，从用户发出一句话，到最终模型返回，中间经历了什么样的过程？涉及到哪些类的调用和流转信息？5. 你是怎么理解 ReAct 模式的？它跟普通的大模型聊天有什么本质区别？6. 工程落地推演（天气 Agent 场景）：如果让你基于 ReAct 架构构建一个“天气问答智能体”，你需要开发哪些类和功能模块？