阿里淘天AI agent开发一面

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. Transformer中Attention的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？2. 在Agent多轮对话任务中，你觉得Attention的局限性体现在哪些方面？3. 简要介绍一下SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的Post-Training还有哪些？它们之间的目的有何区别？4. 什么是RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索＋模型生成的流程有何不同？如何评估一个RAG系统是否work的？5. PPO和DPO在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？6. 项目里的Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？7. 项目提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？是否有异常fallback策略？8. Agent评估体系包括哪些维度？如何衡量planning能力 vs hallucination rate？9. 项目里微调Qwen，选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的？10. Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？11. 场景题：假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？12. 代码：岛屿数量

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递一面 | Agent 生态与工程化面试题 1：请解释 ACP（Agent Communication Protocol）协议的设计思路，它解决了什么问题？参考答案ACP 解决的核心问题：目前各家的 Agent 框架（LangChain、CrewAI、AutoGen 等）各自为政，Agent 之间无法互通。A 公司用 LangChain 写的 Agent 没法直接和 B 公司用 AutoGen 写的 Agent 协作。ACP 要做的就是 Agent 之间的 HTTP——一个开放的、框架无关的通信标准，让不同技术栈的 Ag...

继续来分享下之前的面经~1.介绍RAG项目，整体架构和实现思路2.RAG中的检索模块召回错误结果时，你会如何处理？3.RAG出现漏召的情况，你会如何优化检索模块？4.如何评估RAG系统的效果？有哪些评估指标？5.解释LoRA高效参数微调的原理，为什么要用低秩分解？6.DPO训练中模型输出变长是什么原因？如何解决？7.大模型出现复读机现象的原因是什么？有哪些解决方法？8.SFT微调后模型的通用能力出现遗忘，你会如何处理？9.Wide&Deep模型的原理是什么？Wide部分和Deep部分分别解决什么问题？10.DIN模型相比传统推荐模型有什么改进？11.L1正则和L2正则的区别是什么？从数学角度解释为什么L1能产生稀疏性？12.SQL：统计每个商家的评论数并去重13.手撕代码：编辑距离

1. 你怎么理解 Agent，和普通大模型问答最大的区别是什么？答：普通大模型问答更像是“你问我答”，核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样，它更像一个会做事的系统，除了生成文字，还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”，而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念，Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息，再结合文档输出结论，最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里，Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力，这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...