练完这11个大厂Agent实战项目，面试就稳了

本人背景双非本北邮硕，0实习。之前一直在找后端开发，最后只有华为ai应用开发的offer。然后经同学内推面了北京开源芯片研究院，进去之后可能是做ai编译器算子优化/架构方向/agent方向（写框架），取决于后面个人选择。看了网上的相关帖子感觉去华为的话可能学不到东西，不太确定这段实习是否能对我秋招有帮助。而且本人也对后端开发比较悲观，虽然是ai应用开发，但感觉还是后端套皮，可能也没多久就会被淘汰，只是会比传统后端撑得久一点。目前的想法是留在研究院这边，在这边转正几率比较大，也能学到东西，方向比起后端开发来说门槛高一点，似乎更不容易被淘汰一点？但是如果去这边的话就相当于转行了，我后面能通过这段实习再找这些方向的工作吗？求各位大佬指点迷津😢

7. 你对于 AI 在 B 端（企业端）和 C 端（消费者端）的适配性，或者是它价值落地的理解是什么？8. 假如现在有两个差不多的 Offer，一个是 ToB 的，一个是 ToC 的，这个差异会成为你考虑的因素吗？9. 你在选工作的时候，觉得主要的决策因素是哪些？10. 对于大厂或者创业公司，以及短期收益和长期收益，你怎么看？11. 你在面试的时候，是如何判断对方团队质量的？12. 你会关注业务的生命周期（是成长期、早期还是成熟期）来做判断吗？13. 你的第一选择是去大厂的核心岗位（或增长岗位）对吧？14. 所以你是风险厌恶型吗？15. 你现在已经有大厂 Offer 了吗？16. 在工作中最让你有兴奋感或者会驱动你的事情是什么？17. 你比较关注正反馈的哪个维度（内在价值、外在反馈、金钱、认可、成长等）？18. 你优先选大厂增长岗位的原因，是出于财务风险考虑、个人成长，还是行业认可度？19. 你是因为认为大厂人才密度高这个原因吗？20. 你刚才关于“大厂人才密度高”的观点，是一个假设还是你亲身验证过的事实？21. 你想要“把事做成”具体指的是什么层面的？22. 你希望自己 3 年、5 年之后是什么样的画像？（大厂高 P、创业公司核心成员等）四、 业务实战深挖（Agent 项目）23. 你能不能讲一个能相对充分体现你 Agent 能力、架构设计能力以及模型应用能力的 Case？24. 你的核心流程是拆成了哪几步来做？25. 第一步拿到爆款视频做拆解，是把分镜、时长、特效、转场、文案都提取下来吗？26. 第二步复刻时，是去素材库找类似的素材填进来吗？27. 这个项目中用到 Agent 的部分是在于视频内容的识别和拆解吗？28. 这一步是 AI 来做的吗？具体是怎么做的？29. 可以讲一下具体的 Agent 架构、用的模型、工具，以及它一步步是怎么做的吗？30. 模型的第一步输入是视频文件，输出是结构化的 JSON 吗？它是怎么识别分镜的？31. 模型能输出每个分镜下对应的文案吗？32. 像音频、视频、数字人这些元素，模型会用自然语言描述吗？还是字段是空的？33. 用户是在网页上播放视频，然后根据时间戳去填这些分镜下的素材吗？34. 翻译和拆解这两步，是调用一次模型就能做到，还是分多步？35. 实际做的时候是怎么拆解步骤的？36. 用户交互是直接跟模型交互，还是在你们的页面上？是 Chatbot 形式吗？37. System Prompt（系统提示词）里包含了哪些内容？38. Few-shot（少样本提示）是放在 System Prompt 还是 User Prompt？39. User Prompt 是调用时自动加进去，还是用户自己输？40. 用户在这个地方选例子的目的是什么？41. 输出格式的数据结构是放在 One-shot 里注入的吗？42. 为什么需要让用户在多个例子里选，而不是默认自动填？五、 技术理解与产品思维54. 你可以先讲一下你觉得一个单 Agent 的架构需要具备哪些基本元素或者模块吗？55. 关于 Memory（记忆）模块，你的了解程度大概有多少？你是怎么定义的？56. 为什么会有“不可改变的长期记忆”这一部分？具体指的是什么？57. 你指的是 System Prompt 里的角色设定吗？58. RAG（检索增强生成）你大概了解到什么程度？59. 给 Agent 配置 Tool Use（工具使用）的难点你知道有哪些吗？60. 你有没有体验过工具调用效果不好的情况？61. 你了解模型怎么做 Planning（规划）吗？比如 React 架构？62. 常见的模型有哪些？你知道哪些模型擅长做哪些事情，不擅长做哪些事情吗？63. 纯语言模型（不加工具）擅长做哪些任务，不擅长做哪些任务？64. 从产品经理能力维度（需求理解、抽象、竞品分析等），你有没有比较能体现这些能力的例子？65. 你在这个产品上的竞品分析见解是什么？（产品定位、差异化、用户价值等）1. 你会偏向业务方向还是技术方向的产品经理？2. 你大概什么时候能来入职？

1. 挑选个人复杂度最高、难点最突出的项目完整讲解，重点说明项目核心痛点、落地难点、技术瓶颈与最终落地解决方案。2. 结合项目场景，说明Agent任务目标拆解逻辑，以及PPO算法完整训练指标、效果评估标准。3. 阐述RLHF对齐偏好定义逻辑，大模型对话优劣好坏的标注标准与偏好数据集构建逻辑。4. 详细讲解奖励模型RM、Critic网络结构设计思路，组件有效性验证方式、调优优化策略，以及整体对话效果量化评估方案。5. 对比选型SFT、DPO、PPO、GRPO、RAG多条技术路线，说明为何选用强化学习做Agent对齐优化，完整输出各方案评估维度、适配场景与选型依据。6. DPO全流程效果评估方式，结合实际业务案例说明DPO固有短板，对比DPO与GRPO原理差异、优劣特点与落地适用场景。7. 从算法原理角度，讲解GRPO具备更强探索能力、稳定训练的核心原因。8. 阐述个人参与RAG相关项目初衷，梳理RAG系统整体架构与核心工作内容。9. 对比语义切分、固定长度切分、递归语义切分优劣，说明递归切分选型原因，以及不规则、非结构化文档专属预处理方案。10. 梳理向量数据库选型核心考量维度，结合线上高并发、低延迟生产环境，说明落地选型策略。11. 说明关键词检索+向量检索混合检索设计原因，介绍召回率、准确率等检索效果客观量化评价指标。12. 针对检索召回不足、匹配精度偏低、上下文关联性差等问题，逐条梳理全链路优化手段。13. 讲解用户意图模糊、指代不清、需求不明确类问题的意图识别与澄清处理方案。14. 讲解重排序模型选型、技术实现、解决的检索冗余错乱问题，所用开源/商用工具库，以及不同重排模型横向对比实验结论。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

过几天就要去团子上任了，但是本人没敲过业务代码，力扣倒是熟练的很，正儿八经要开发的时候还是有点小慌，希望mentor别嫌弃我😳