最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 10 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 快手｜AI应用开发｜一面日期：2026-05-07关键词：快手面经难度：5 星标签：技术面 / 有代码题技术栈：Agent、Multi-Agent、MCP、Skill、Function Call、上下文工程、上下文压缩、短期记忆面经总结本场一面重点深挖AI Agent应用能力，尤其是多智能体、工具调用、上下文压缩与记忆架构设计，并考察了一道经典算法题。高频问题【Agent与工具调用】介绍多智能体范式以及各自优缺点。【Agent与工具调用】聊聊你对MCP的理解。【Agent与工具调用】是否了解Skill，介...

家人们，这种情况还有机会吗😥  

😁 自己节前都请假了，还说什么节奏快要用人。。。。真是mean的要死😁

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...