🕐面试时间：60min❓面试问题：自我介绍拷打agent项目，react是怎么设计的，多轮对话是怎么实现信息传递的，每个agent在每轮对话中的记忆是怎么样的长短期记忆的理解rag是怎么实现的，reader和spliter的策略是什么。召回效率不好怎么优化（切割方案，多路召回，query rewrite）mcp的stdio和sse有什么区别在你开发的实际感受下，传统的掉api和使用mcp有什么体感上的不同第二个项目实现怎么实现幂等的在事务过程中mysql蹦了怎么办，锁怎么释放（防不胜防，考虑设置断点+过期时间）如果我要改成一个用户能操作5次，怎么改（在最开始用分布式锁锁住，然后在里面进行业务...

攒人品中～ 1. 什么是 AI Agent？它包含哪些核心组件？2. 详细讲解一下 ReAct 框架的原理3. LLM 是如何实现工具调用的？详细讲讲 Function Calling 的底层机制与执行流程4. 如何解决 Agent 工具调用时的“幻觉”（如编造 API、传错参数）？5. 为什么 Agent 经常会陷入“死循环”（Loop）？工程中如何兜底？6.  Agent 中如何实现长文本和长期记忆的管理与检索？7. Agent 的耗时过长，有哪些工程侧和基座侧的优化手段？8. RAG 系统和 Agent 结合的形态（Agentic RAG）与传统 RAG 有何核心区别？9. 当 Agent 需要调用多个工具，或者工具之间存在依赖关系时，调度引擎该如何设计？10. 如果 Agent 对话上下文窗口溢出或出现“记忆遗忘”（Lost in the Middle），该如何处理？11. Agent 在实际生产落地（例如自动化运维 AIOps、智能客服）中遇到的最大痛点是什么？如何解决？12. 什么是 Multi-Agent 系统？13. Agent 复杂任务分解的常用策略是什么？14. 什么是 Self-Reflection机制？在代码生成或故障排查 Agent 中如何应用？15. 如何设计 Agent 的流式输出以提升用户体验，特别是包含工具调用和多次大模型交互时？16. 开源模型的 Function Calling 能力较弱，如何通过微调或 Prompt 提升？18. Agent 的Planning模块有哪些主流的实现方式？（如 Step-by-step 与 Plan-and-execute 的对比）20. Agent 的推理（Reasoning）范式有哪些？（CoT / ToT / GoT 等）21. Agent 的记忆机制有哪些分类？（Short-term / Long-term / Working Memory）23. 在多智能体协同中，如何解决 Agent 之间的冲突或无限争议问题？24. Agent 开发中的系统安全风险有哪些？（如 Prompt Injection、沙箱逃逸、越权执行）如何防范？25. 做 Agent 开发，对底层 LLM 的能力（如指令遵循、长文本解析、结构化输出）有哪些具体要求27. DSPy 是什么？它在 Agent 提示词优化和流程构建上有什么优势？28. 基于强化学习的 Agent与传统基于 Prompt 的 Agent 有何区别？29. 如何让 Agent 具备自我学习或经验沉淀的能力？

📍面试公司：AMD🕐面试时间：前几天💻面试岗位：Agent工具开发（实习岗）❓面试问题：这次面试问的几个问题主要是围绕LLM和Agent在问，整个面试过程里我一直在主动去聊，所以面试官问的问题就比较少，很多没问都是因为我自己就全说了，但是主要的问题还是可以整理为：说一下简历上的项目，你做了什么。了解LLM微调吗？如何减少大模型的幻觉让它不瞎说。Agent工具了解吗，简单说说。你用龙虾做了什么？说一下Langchain和Langgraph。说说Agent的工作流程。聊聊RAG。MCP是什么？🙌面试感想：整体面试时间不算长，跟面试官聊的也非常好，后续面试也是通过了，不过因为一些原因不打算去...

15.30开始，16.00结束，16.16发邮件约二面，官网流程进复试。这岗位不会是招黑奴干活的吧😰4.8更新：原来是被捞到日常实习了，表示暑假到岗，十分钟说拜拜👋。