你怎么证明你的Agent变好了

3.30智谱Maas-实习生面试（附面经攒人品30min面试官很着急，整体节奏比较快问实习经历，问题背景是什么，为什么这么做。分布式事务为什么不用现在的一些框架（对车辆使用共享库存而不是SKU独立库存的原因表示疑问，因为履约链路？）说一下线程池优化接口怎么做的，配了哪些线程池说一下慢sql优化MCP（面试官说我的Agent功能不会自己治理，所以应该写慢sql识别而不是治理）剩余时间5min，飞书文档编辑器写一个冒泡排序。反问后续流程，业务。以为会手撕，结果直接给了个冒泡排序，一时间手忙脚乱，升序降序都写错了，面试官对我的写法表示不理解，觉得写的太麻烦了

笔试1、现场做笔试，各方面问题都有一些，无算法题。记忆里牛客上有过它的笔试题，但现在找不到了，好像一直没变过。一面2、你工作里做过的重要的功能3、多少人做？重做还是优化？4、你有对红点系统了解吗？你会怎么设计？会有什么问题？5、海外本地化怎么控制的，直接在UI里面适配，还是写在代码里？6、一些独特的海外设计，如何避免因为合并分支导致冲突掉？7、一些特殊的海外资源怎么组织呢？一同放在项目里？（打包时替换成海外资源）8、各个分支的版本控制是如何组织的？9、UGUI常用的优化10、背包一百个格子和物品，怎么优化？11、无限滚动列表的实现？你们项目里无限列表的实现方式12、UGUI rebuild的整...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？

昨天分析了字节，今天来聊聊腾讯，腾讯目前在招agent相关岗位主要是社招为主，需要有相关经验的人才，不过应届生们也可以对照社招的标准去学习技能一、编程语言与框架Python（核心）+ PyTorch 等深度学习框架C++、C#、TypeScript 等语言部分岗位需熟悉游戏引擎（Unreal Engine、Unity）二、AI/ML 核心能力扎实的深度学习算法基础，熟悉 LLM、BERT 等自然语言处理技术RAG（检索增强生成） 架构设计Multi-Agent 系统设计和开发经验提示工程与上下文优化三、Agent 专项能力Agent 的“规划（Planning）、记忆（Memory）与反思（R...