字节 AI agent一面 面吐了...

面试很难,还是要多多练习,感觉自己说不明白业务逻辑
1. 多模态大模型的具体结构
2. 多模态的用户信息怎么存储和使用
3. Agent项目背景
4. RAG系统流程
5. lora的原理和qlora的原理,qlora怎么优化显存?
6. 演示Agent项目实现细节
7. AI辅助开发的实践经验
8. 觉得当前的agent达到预期了吗?对agent的预期是什么
9. 项目中AI贡献的代码占比
10. 怎么进行多模态知识检索?
11. RAG+MCP这方面是你做的吗?怎么做的?RAG怎么构建的
12. A2A与MCP区别
13. 项目在研发过程中遇到了哪些困难,怎么解决的
14. 较长较多的上下文怎么解决
15. 项目用的什么架构
16. Agent项目开发的框架
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强烈推荐!这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 昨天 11:11 广东

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03-21 10:53
复旦大学 Java
大家好,我是@程序员花海,眼下 26 届春招、27 届暑期实习全面开启,后端卷到没边,AI Agent的岗位占主导,很多牛友在我的评论区留言,想让我出一份Agent学习路线。我特意去看了下,打开淘天的招聘页面,以校招为例,一眼望去全是AI相关的岗位,只能说之后绝大多数岗位都会快速推进AI的落地和实践。之前写过 Java 后端 3 个月抢救路线https://www.nowcoder.com/discuss/824693499982315520?sourceSSR=users,也收到了牛友们的强烈好评,这次专门给后端转 Agent做一套最少必要知识路线—— 不堆概念、不啃论文,只学面试必问、项目...
在职牛马didi:这篇路线整理得很系统,把后端知识映射到Agent体系这个思路特别实用。我自己也是从Java转做AI的,感触很深:工程底子扎实的人转Agent确实有优势,RAG和工具编排这些核心能力本质上都是后端逻辑的延伸。我们团队在做天猫的AI应用落地,方向跟你这篇路线里的企业级RAG和Agent系统很接近。暑期实习还在招AI应用研发工程师,JD可以参考看看跟你背景是否匹配:https://www.nowcoder.com/jobs/detail/440929?jobId=440929
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