阿里淘天AI agent开发一面

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 你这个状态机整体流转是怎样的？关键节点分别是什么？2. Human-in-the-loop 放在哪一段，为什么放这里？3. HIL 后面的节点是什么，分别负责什么？4. 为什么这里一定要做幂等？不做会出什么问题？5. 同一份配置算出来的哈希是不是固定的？什么情况下会用同一个哈希再次触发 Jenkins？6. 这个哈希在你系统里表示的是同一个任务，还是同一类任务？7. 你们拿哈希去查任务时，结果是唯一定位，还是可能存在歧义？8. 如果网络抖动、服务挂了，哈希和任务状态怎么处理？9. 如果任务执行中会话断了，怎么恢复？如果 Jenkins 还在跑，怎么重新接回来？10. 如果会话断了、服务也挂了，这个任务还能不能恢复，靠什么恢复？11. 如果配置没变、哈希没变，但我想重新触发，幂等机制会不会把它拦住？你怎么设计“重试”和“重新发起”？12. 自动重启能不能做？如果做，重试逻辑、超时逻辑、人工介入边界怎么划分？13. 任务状态有没有必要持久化？应该放 memory，还是独立状态存储？14. 你的记忆是怎么分层的？哪些信息进短期上下文，哪些信息进长期记忆，哪些信息只进任务状态？15. 你们现在上下文大概能承接多长？30 轮裁剪是怎么裁的？16. 如果复杂任务 30 轮结束不了，长链路上下文怎么压缩、提炼、续接？17. 你怎么保证压缩之后不丢关键任务信息？18. 你对 Agent 范式怎么理解？ReAct 和 Reflection 分别是什么？19. ReAct 里人能不能介入？一般介入哪些节点？20. Reflection 比 ReAct 多出来的核心价值是什么？它能不能真正解决死循环？21. 如果系统进入死循环，除了人工介入，你还会加哪些机制让它停下来？两道AI Coding，一道在平台写，一道用自己的ide

Q1：规划和执⾏要不要拆开两个模型？答案：视任务⽽定。Planner-Executor 拆分可提升可控性（强模型规划、快模型执⾏）；单模型端到端更简单但易在⻓链路漂移。可混合：规划⽤强模型，执⾏层做确定性校验。Q2：如何避免 Agent 在⼯具调⽤间「迷失」？答案：明确 停⽌条件 与 最⼤步数维护 任务清单（todo） 与 当前⼦⽬标对每步输出要求 结构化（JSON）关键步骤 强制验证（单元测试式检查、⼆次 LLM 审核）Q3：结果冲突怎么整合？答案：优先级规则（权威源 > 时间新 > 多源⼀致）、让模型显式输出「冲突说明」、必要时触发⼈⼯。Q4：基于效⽤的 Agent 和基于⽬标...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1 实习拷打2 拷打项目一1.主要是transformer的细节2.Q K V3.kvcatch4.transformer为什么适用于多模态3 拷打项目二知识蒸馏4 拷打Java内存泄露问题5 大模型的优化怎么解决上下文过长导致遗忘的问题除了prompt，还可以怎么解决aicoding写代码冗长复杂的问题？6 agent的运行流程rag库agent skill7 手撕代码二叉树的遍历

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. Agent项目，有没有调研过市面上其他的Agent搭建框架2. 如果Agent项目用openclaw搭建会怎么样3. Agent执行细节，大模型会调用哪些工具，如何测试agent搭的好不好4. Agent prompt动态上下文如何加载5. 用过openclaw吗，skill是做什么的6. Claude code用的多吗，项目中多少内容是ai写的7. Claude code源码研究过吗，Agent项目如何升级到Claude code这种级别8. Claude code的skill、agent有了解吗，Spring AI阿里巴巴渐进式有了解吗9. 多agent问题，优势是什么