腾讯云Ai agent面经-实习版

最近 AI Agent 这个词特别火，很多同学都在问：想做 Agent 开发，从哪里开始？ 可以先学 LangChain。 它是目前最适合入门 Agent 开发的框架，GitHub 91k+ star，文档完善，社区活跃，大厂实际在用。学会它，你就打通了 AI 应用开发的核心链路。 一、为什么 Agent 方向值得学？ 先说背景。2026 年 AI 岗位招聘有个明显趋势：  纯算法岗（调模型、跑实验）越来越卷，要求越来越高 AI 应用工程师需求在暴增，门槛相对可控 大量企业开始用 Agent 做内部自动化，但会做的人还很少  Agent 开发的核心就是：让 AI 不只是回答问题，而是能自己规划...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1*当大模型产生错误回答或幻觉时，在工程和算法层面有哪些规避手段？2* 描述 Transformer Decoder 的完整解码流程。3* KL 散度的数学意义是什么？在模型对齐（如 PPO/DPO）中起什么作用？4* MoE架构的具体实现原理是什么？路由（Router）是如何工作的？5* 面对模型在生成过程中出现循环、重复回答的问题，有哪些解决办法？6* BM25 算法的数学原理是什么？它相比于简单的 TF-IDF 有哪些改进？7* Agent 系统中的LangGraph是如何搭建的？其 Memory 组件的工作机制是怎样的？8* 如果单次生成的任务量远大于模型的 Max Tokens 限制，如何实现断点继续生成？9* Transformer 中 Attention 的本质是什么？请从数学角度解释。10* 为什么在计算 Attention 时需要进行Scaling11* Self-Attention 和 Cross-Attention 在作用和输入来源上有什么区别？12* 面对极长序列Attention 的 O(L^2) 复杂度问题目前有哪些主流解决方案？13* 在 Agent 多轮对话任务中，Attention 机制的局限性体现在哪些方面？14* 为什么模型在长上下文对话中容易出现“信息遗忘”？有哪些缓解机制？15* 介绍 SFT的流程，以及如何构建高质量、多样化的数据集？16* 在什么业务场景下，必须引入 RLHF 或 DPO 这种偏好对齐技术？17* MinerU 在解析复杂的工业文档（如图文混排）时，具体的处理逻辑是怎样的？18* 在多模态检索中，文本和图片是如何映射到同一个统一向量空间的？19* Ragas 评测框架中的 Faithfulness 和 Answer Relevance 指标的具体计算逻辑是什么？20* 相比于 LangChain，LangGraph 在处理循环任务和状态管理上有哪些优势？21* LangGraph 的状态快照机制是如何实现任务回溯和持久化的？

手把手带你从零搭一个多 Agent 项目，并告诉你做完后能投哪些岗位、简历怎么写。  项目架构：先搞清楚你在做什么 用户输入主题 ↓ 🔍 研究员 Agent （联网搜索 + 整理资料） ↓ ✍️ 写作者 Agent （生成结构化文章） ↓ ✅ 审核者 Agent （检查质量 + 输出最终版） ↓ 输出：完整报告 / 文章  这是一个"自动内容生产系统"——输入一个话题，三个 Agent 分工协作，自动产出一篇完整的分析文章。这类系统在企业里已经在用了，你把它做出来就是一个真实的业务级项目。 第一步：环境准备 系统要求：Python 3.10+，有 OpenAI 或 Cla...

继三月初因焦虑暑期➕自己的业务开发完没有事干小米离职之后，就开始疯狂补进度，重新看八股和重拾算法。又熟悉又陌生。高强度的复习（也算重学）也让我怀疑到底要不要再继续干技术。这些天完全是被公司们给推着走，暑期开放像下雨了一样一个接着一个。我也是来者不拒，一个接着一个的投，又担心投完了没hc，也担心投早了面试来了自己还没准备好。目前投了：字节、腾讯、虾皮、VIVO、OPPO、拼多多、携程。接到面试：字节（电话约面）、腾讯（直接面试邀约甩脸上，只有一个时间可选）、虾皮（电话约面，hr说不区分暑期日常，看最后转正hc，有uu懂的吗）希望现在做的每个决定以后都不会太后悔，希望最后能拿到一个让自己满意的offer吧。