字节27agent开发实习一面凉经分享

攒人品中！ 手撕:LRU CacheRAG 项目1.短期记忆的存储结构2.生成摘要是怎么存储的?3.短期记忆是针对会话级的，那跨对话的呢?4.摘要压缩的时候，是怎么限制摘要长度呢?压缩到原来的一半还是让大模型自由发挥?5.长期记忆的触发时机是怎么样的?如果只是主动录入+召回和rag有什么区别?6.两种检索方式是怎么融合的呢?7.查询重写是怎么实现的?是怎么评估重写效果?八股拷打1.对于Linux有了解吗?如果Linux的磁盘满了或者CPU高负载需要用什么命令定位?2.假如说有一个服务部署在Linux上面，上游调用失败，怎么去排查失败原因3.讲一讲计算机网络的IO多路复用?epoll的实现是怎么样的4.讲一讲进程和线程的区别?线程之间的通讯方式有哪些?5.MySql中执行查询语句的过程，是怎么找到对应行的?描述一下中间过程6.如果输入的是二级索引，是一个什么过程呢?

字节跳动，某 AI 平台组二面。面试官给了一个真实场景：客服系统每天处理上万条工单，团队想用 AI 接管一部分。候选人答了十分钟，核心观点是"agent 更智能，应该直接上 agent"。面试官追了一句："你的 agent 调试周期是多久？如果工单处理延迟翻倍，业务能接受吗？"  这道题看似在问技术选型，实际在考判断力：你有没有能力在"能做"和"该做"之间划线。  二、大多数人怎么答的 最常见的回答是："这个任务有多个步骤，需要调 API、查数据库、做判断，肯定得用 agent。" 问题出在一个...

一、团队与工作相关你最近这段实习，开发团队规模大概是怎样的？你在工作里会直接面对客户需求吗？二、DeepResearch 项目细节DeepResearch 项目中，你主要负责哪些模块？项目中为何设计 6 个 Agent？每个 Agent 分别负责什么职责？搜索环节具体如何实现？采用的是 Function Calling、MCP 还是 RAG 方案？联网搜索功能是怎么实现的？该模块是否由你主导开发？共享状态 ResearchState 包含哪些核心字段？区分哪些是全局共享内容，哪些是阶段性产物。工作流 Graph 中，节点之间是如何进行路由调度的？三、技术实现与工程能力你做的步骤级 SSE 推送，和普通 Token 流式输出有什么本质差异？若通信中途断连，系统如何实现恢复？Checkpoint 存储为什么选择 PostgreSQL JSONB，而不使用 Redis 或分表存储？RAG 系统中，chunk size 和 top_k 参数的实验是如何具体设计与开展的？测试数据集主要从哪些渠道获取？测试集的量级大概是多少？多模型选型中，为何选择 DeepSeek 和干问？具体的选型标准是什么？“成本优先” 的选型策略是由谁提出的？四、Agent 架构与策略OnCall 项目中，为何对话场景选用 ReAct 模式，运维场景选用 Plan-Execute-Replan 模式？MCP 具体暴露了哪些工具接口？MCP 调用失败，或模型错误调用工具时，系统是如何处理的？五、记忆与项目复盘多轮记忆体系中，短期记忆具体存储哪些内容？参与过的项目中，有没有你最想重构的部分？原因是什么？平时最常用的 AI Coding 工具是什么？

1. 自我介绍2. 介绍下项目，重点讲架构、关键设计和线上问题3. Agent 的上下文窗口不够时，长短期记忆应该怎么分层设计长短期记忆不能简单理解成“最近消息”和“很久以前的消息”。更合理的设计是把状态拆成三层：工作记忆负责当前回合执行所需的最小上下文，摘要记忆负责阶段性中间结论，长期记忆负责稳定事实、偏好、任务状态和关键证据索引。这样做的好处是短链路推理不会被旧噪声拖死，而长任务又能在需要时按状态检索历史事实。真正难的不是分层本身，而是写入和召回策略。不是每条消息都值得进长期记忆，通常只把高价值、可复用、低歧义的信息写进去，比如用户偏好、外部工具执行结果、关键约束、任务完成状态。否则记忆库...