阿里钉钉暑期二面

1.用过什么AI工具，什么模型最好，好在哪2.用AI打代码占比多少3.如何确保AI生成代码的正确性4.介绍ReACT5.LLM返回的调用工具参数具体是什么，怎么写工具6.要是LLM选错了工具或者用错了调用参数怎么办，如何做兜底7.上下文如何管理，召回的文档过大怎么办8.LLM幻觉如何解决9.上一段实习AI开发的相关内容------无手撕，只问AI

面试完在写面经呢，一看邮件，5分钟的时间给我挂了，笔试也直接给取消了。面试官整个过程都是笑呵呵的，问题也基本答上了，整场体验感挺好的，本来以为稳操胜券，结果被他装糖阴了一手（反问环节还问他后续的面试流程，丢人丢大发了）。整个过程太抽象了，简历项目是一个没问，倒是对我简历上写的个人技能（熟悉什么东西）逐个进行了一次 DFS，越问越离谱，最后跟 AI 应用完全没啥关系了。问的问题太多了，不太能完全回忆起来，只能回忆一下大致有哪些问题，详情如下：1. 简历上写的熟悉 C++ 语言，问的问题：平时用的什么标准的 C++ 语言；是否了解模板；用过什么 STL；set 和 map 是否了解，底层怎么实现的...

1.自我介绍2.现在的AI应用和以前的有什么本质区别？3.介绍你在之前的实习中最有成就感的事情4.你是如何使用AI coding的，整个流程讲讲5.你相比没实习之前，提升最大的是什么？6.有听说过钉钉的工作氛围吗，怎么看待加班7.反问------两周后hr口头oc

1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口，负责接收用户问题和上下文；中间是决策层，负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层，真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层，维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”，而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...