03-28 11:30 门头沟学院 算法工程师
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智元机器人Agent一面 攒人品中
给我面没招了，发点面经攒攒人品～
Q1：你的 Agent 具备上下文记忆功能，基于 ReAct 模式，目前实际运行中最多能支持多少轮对话？
Q2：在 ReAct 模式下，Agent 需要频繁调用工具。考虑到不同大模型（如 Kimi 支持 20 万+ token，DeepSeek 支持 10 万+ token）的上下文窗口限制，您在执行过程中是否遇到过因工具调用次数过多（N 次）导致 Token 超出限制（撑爆上下文）的情况？如果有，是如何处理的？
Q3：在问答类场景中，如果 Agent 陷入死循环（例如反复搜索不到内容，不断重复“查看文件 - 搜索文件”的操作），有什么机制来检测并处理这种异常情况？
Q4：项目基于 MCP 协议集成了服务器资源查询、数据操作和校内文档检索，为什么没有考虑集成外部互联网资源的检索能力？
Q5：像 Codex 这类代码模型，其内部显然不是基于向量检索的。您是否研究或思考过 Codex 内部的文件检索策略是如何实现的？
Q6：目前 OpenClaw 比较热门，您是否阅读过相关源码或研究过其技术实现？
Q7：您提到了“服务器辅助开发”功能，是基于 Plan-Execute-RePlan 的方式实现的。能否详细讲解一下这一功能的具体实现逻辑？
Q1：你的 Agent 具备上下文记忆功能，基于 ReAct 模式，目前实际运行中最多能支持多少轮对话？
Q2：在 ReAct 模式下，Agent 需要频繁调用工具。考虑到不同大模型（如 Kimi 支持 20 万+ token，DeepSeek 支持 10 万+ token）的上下文窗口限制，您在执行过程中是否遇到过因工具调用次数过多（N 次）导致 Token 超出限制（撑爆上下文）的情况？如果有，是如何处理的？
Q3：在问答类场景中，如果 Agent 陷入死循环（例如反复搜索不到内容，不断重复“查看文件 - 搜索文件”的操作），有什么机制来检测并处理这种异常情况？
Q4：项目基于 MCP 协议集成了服务器资源查询、数据操作和校内文档检索，为什么没有考虑集成外部互联网资源的检索能力？
Q5：像 Codex 这类代码模型，其内部显然不是基于向量检索的。您是否研究或思考过 Codex 内部的文件检索策略是如何实现的？
Q6：目前 OpenClaw 比较热门，您是否阅读过相关源码或研究过其技术实现？
Q7：您提到了“服务器辅助开发”功能，是基于 Plan-Execute-RePlan 的方式实现的。能否详细讲解一下这一功能的具体实现逻辑？
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