蚂蚁AI岗 面经

继续来分享下最近的面经~项目深挖1. 【项目定位与痛点】你做这个项目的出发点是什么？想要解决什么用户的什么痛点？2. 【迭代细节】你花了大量时间做Prompt工程，能否举一个具体的例子，你是怎么写Prompt的？中间经历了多少次迭代？最大的改动是什么？3. 【技术架构原理介绍】项目中的***具体是怎么实现的？4. 【效果评估】你的产品效果是怎么评测的？评测指标有哪些？5. 【成本与选型】你的产品成本是怎么定义的？为什么选择某个大模型？AI 产品Sense与行业认知1. 【AI产品与传统产品的指标差异】评价一个AI产品（如AI搜索）和一个传统互联网产品（如传统搜索）？两者在关键评测指标上有什么本质不同？2.【AI产品拆解】选一两个你常用的AI产品，从你的视角谈谈它们做得好的地方和需要改进的地方。（我选了蚂蚁的“阿福”）3. 【针对特定场景的AI设计】针对医疗健康类的AI产品（如阿福），你觉得它的核心价值是什么？不同用户群体（如老年人vs年轻人）的需求差异在哪里？4.【AI幻觉处理机制】医疗领域的AI如果产生“幻觉”后果很严重，作为产品经理，你会在产品机制上做哪些设计来规避或降低幻觉带来的风险？B端与C端产品理解1. B端和C端AI产品经理，在工作逻辑、产品设计思路和关注重点上，最大的区别是什么？2. 【B端实习项目深挖】

自我介绍RAG 的流程RAG 的优势怎么识别大模型的幻觉？减少大模型幻觉的措施有哪些？用了 RAG 以后，大模型就一定不出幻觉了吗？怎么排查？怎么确保 RAG 检索到的文档块一定是想要的？MCP 的概念怎么写好提示词？未来的升学规划？反问

28届后端/agent 鼠鼠，准备7月份进小厂试试水，简历还有什么优化的嘛，第一个项目地址：https://github.com/gdemoni/agent_ctrip_assistant 友友感兴趣的可以点点star

什么是 Multi-Agent ？就是一个由多个分工明确的 AI 角色编排而成的协作团队。每一个 Agent 各司其职，通过互相交流协作来实现复杂任务相比单 Agent 的优点降维解耦：单 Agent 在处理庞杂任务时，容易因为上下文过长而丢失焦点或产生幻觉。多智能体让每个 Agent 只专注特定领域，挂载专属的系统指令和工具，降低模型的认知负载交叉验证：Agent 之间能互相审查与辩论。比如“开发 Agent”写完逻辑，“测试 Agent”立刻跑测试用例挑错，这就是为什么一般流程后会加一个 correct_node非必要不升级一定要多 Agent 吗？一个需求，能用函数解决就优先函数，函数解...