4.9-淘天agent-二面

🕐面试时间:60min

❓面试问题:

  1. 自我介绍
  2. ai coding 40min,给一个业务需求,做一个词包agent(10w+词进行分类,plus一些业务问题),只需给一个大致的架构方案设计,当大模型给出方案后,面试官会问你觉得这个方案有什么坑点,也会给你一些提示(10w+单词不好全让大模型来做分类,想法是让一个子agent或子模块来做),你也可以让大模型来想解决办法。
  3. 聊聊对agent的认识
  4. 有没有用过open claw
  5. skills了解吗
  6. 你刚才想到了用子agent的思路,在什么情况下会这么做,有什么好处
  7. skills和子agnet有什么区别,什么场景下选择不同的解决方法(我回答的是看整体的任务复杂度,问题太复杂的话用子agent,同时开发复杂度会高)
  8. 问了个java开放题,我的机器每隔一段时间就会full gc 你有什么解决方式 或排查方式吗
  9. 反问

🙌面试感想:那么长时间以来第一次约到二面,还是很感动的。其次就是投递ai agent开发,面试官会很注重你是用大模型的能力,看你的交互技巧,你用他来解决问题的能力,大家也可以稍作准备。

#发面经攒人品#
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一面多久接到的二面通知呀佬
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发布于 昨天 19:21 湖南

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好难,分享面经攒人品。· 在Agent知识闭环中,如何设计决定哪些信息进入向量数据库(长期记忆)、哪些进入上下文窗口(短期记忆)、哪些直接转化为模型权重的元记忆?· 当对话轮数较多且上下文窗口严重不足时,如何在不丢失初始Attention Sink的前提下保持生成的连贯性?· 详细讲讲你设计的Agent是如何实现的?在“推理-行动”循环中,如何设计来纠正逻辑塌缩或无效工具调用?· MCP与传统Agent Skills的区别是什么?如何实现在多智能体环境中动态发现并注册跨协议工具?· 在电商或导购场景下,用户的请求往往高度模糊,Agent如何精准理解这种需求?· 如何设计一套“主动澄清”决策逻辑?什么情况下Agent应该反问用户,什么情况下应该结合历史画像强行推断?· 针对包含3个以上工具调用且高频请求的任务,通过什么方式可以压低系统整体的端到端延迟?· 如何衡量Agent的Planning能力 vs Hallucination Rate?请列举具体的量化评估指标或自动化评估框架。· 在多Agent协作系统中,不同Agent之间的记忆如何实现隔离与共享?如何避免不同工具间的上下文污染?· Token过长导致的Attention稀释现象为什么会导致Agent的指令遵循能力下降?· 摘要总结往往会丢失关键细节,在长文本Agent中一般怎么处理这一块?· 当候选工具超过100个时,如何设计路由策略?怎么解决检索过程中的召回偏差?· 在Agent多轮对话任务中,标准Attention机制的平方复杂度在工程落地主要引发了哪些问题?· 目前有哪些机制可以缓解模型在上下文对话里的“信息遗忘”现象?当对话轮数很多、上下文窗口不够时,有哪些处理策略?· 为什么在复杂的Agent闭环场景中,仅靠RAG无法彻底解决幻觉问题?模型幻觉在电商这种强事实性场景里怎么治理?这个问题很现实。比如用户咨询某款运动鞋:“这款鞋参加今晚的‘满300减50’活动吗?”如果模型产生幻觉,随口答复,而实际该品牌属于不参加活动的黑名单商家。一旦用户下单后发现没减钱,就会产生大规模的退货和客诉。· 面对模型在Agent执行过程中出现的循环调用或陷入思维死循环问题,有哪些解决方法?· GraphRAG在处理Agent复杂关联查询时的优势在哪里?· 任务执行远大于单次Token限制时,如何设计以支持断点继续生成?· 设计一个智能导购助手Agent?描述其感知、规划、记忆和执行四大模块在分布式架构下的协同逻辑。
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