字节番茄AI agent开发二面面经分享

🕐面试时间：35min❓面试问题：一上来就是学习中有什么困难，是怎么解决的。问第一个项目的流程，为什么要用到这个模式redis，caffine，数据库如何保持数据一致性（给了一个场景，100台服务器，热点数据刚好同时过期怎么办，这时候来一大批数据数据库扛不住怎么办）实习过程中的任务，困难。反问 无八股，无手撕

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.提示词模板是怎么设计和迭代的？你怎么判断一个模板是真的更好了？3.你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent？为什么这么设计？有没有考虑过另一种方案？4.Agent 任务是怎么拆分的？拆分粒度是怎么决定的？5.上下文是怎么构建的？你们怎么避免上下文过长或者信息污染？6.如果上下文窗口不够，你优先保留哪些信息？为什么？7.你们做代码理解的时候，AST、调用关系这些信息是怎么用起来的？8.单测生成里，哪些代码其实不适合生成单测？你们是怎么识别并过滤的？9.覆盖率高但测试质量很差，这种情况你见过吗？你们是怎么解决的？10.mock 在单测里什么时候是必须的？什么时候反而会带来问题？11.如果一个函数依赖数据库和RPC，你怎么让模型生成的单测还能稳定运行？12.你们怎么评估生成单测的质量？除了覆盖率，还有哪些指标？13.LLM 的输入到底是什么？模型真正看到的是什么？14.self attention 的核心作用是什么？为什么要拆成 QKV？为什么 attention 可以建模长距离关系，15.为什么需要 multi-head为什么 attention 可以看成动态加权16.同一个 token 的 Q、K、V 为什么不一样？17.attention 复杂度很高，如果上下文特别长，你会怎么优化？18.模型产生幻觉的时候，一般是什么原因？工程上有什么办法降低

1、生图 Agent 的模型是什么？生图 Agent 一般不是单一模型直接完成所有事情，而是一套组合式链路。核心生成模型通常是文生图模型，比如 Diffusion 类模型，负责真正把文本描述转成图像。前面会有一个 LLM 负责理解用户需求、补全提示词、做风格约束、拆分子任务，后面还可能接图像评估模型、审核模型和重写模块。如果场景更复杂，比如“先理解需求，再生成多版图片，再筛选最佳图”，那 Agent 的结构一般是：LLM 负责意图理解、Prompt 改写、参数规划文生图模型负责出图评估模型负责打分、筛图审核模块负责安全过滤工作流层负责多轮迭代和状态管理所以生图 Agent 不是单模型，而是 L...

offer审批等了三天今天终于下来了，一个不好的消息就是暑期变日常了，但是hr说还是可以转正，感觉转正机会还是很渺茫的听说也是晚上十点十一点下班