蚂蚁agent开发一面面经分享

感觉面完人都通透了,还是太菜了,下去沉淀一下
1.介绍一下agent实习的项目架构
2.你刚才提到配合定会议那个是多 agent 架构,一共用了几个 agent?每个 agent 分别负责哪一块?
3.在设计上,什么情况下你会用单 agent,什么情况下会用多 agent?
4.多 agent 之间的数据传输或者通信一般是怎么做的?
5.如果多个 agent 之间有并发的情况,你一般怎么处理?
6.如果有多个 agent 同时去操作数据库或者文件,这种并发你怎么处理?
7.如果它们是异步执行的,这边会考虑怎么做
8.rag混合检索机制,是怎么实现的
9.你们项目里有没有遇到幻觉问题?这个问题怎么减少、规避?
10.你之前都开发过哪些工具 / function?
11.你提到那个 self-refine / 自我修正,你做过哪些修正策略?
12.如果 API 返回结果有字段缺失,或者有冗余内容,你会用这种方式处理吗?
13.你对 MCP 了解多吗?有没有写过相关的 MCP?
14.假设 agent 调工具失败了,一般怎么处理?
15.你之前开发过 agent,怎么管理它的 context?
16.你自己在做 AI coding 时,一般怎么用?有没有什么方法论?
17.上线前主要是通过什么方式保证质量的?只是靠 code review 吗?
18.除了简历上写的这些,你自己还用 AI coding 做过哪些项目?
19.你刚才提到那个 omo / openspec的东西,是你自己的项目实践,还是从别的地方学来的?
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04-24 16:15
门头沟学院 Java
整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.拷打第一个项目:项目里如何解决图文模态对齐问题?如果图纸在文本中没有描述,模型如何通过视觉特征召回?Milvus中使用了哪种索引算法?针对术语的语义偏移,除了混合检索,有没有试过对Embedding模型进行微调或使用Adapter?3.拷打第二个项目:如果外部测评工具返回的原始数据格式与LLM预期不符,如何实现自动化映射?当向量库检索出的长期画像与当前会话状态有冲突时,你的系统如何应对?如何防止模型回复过度依赖检索内容而变得生硬,影响共情?4.相比于CoT,ReAct在模型与外部环境交互时解决了什么问题?5.讲一下大模型进行Function Call的具体流程?如何将语义转化为结构化参数的?6.在开发中,你怎么判断任务该用Workflow还是自主决策的Agent?7.讲一下Agent的长短期记忆,在长对话中如何实现上下文的动态压缩和遗忘?8.在Agent系统中,RAG检索到的外部知识是如何喂给模型并防止干扰的?9.什么是Rerank?在检索链路中它对Agent的决策准确性有什么影响?10.当单Agent面对长任务时,引入Multi Agent的优势是什么?11.Multi Agent中,Router节点是如何决定任务该分发给哪个子Agent的?12.什么是Human-in-the-loop?在Agent系统中如何设计人工审批断点?13.如何量化评估一个Agent系统的好坏?14.除了生成质量,还应该关注哪些维度的指标?15.对于Agent多步推理带来的延迟问题,有哪些优化方法?16.随着大模型上下文窗口的扩大,你认为RAG会被完全取代吗?
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