怎么吃透项目

40min左右，发点面经攒攒人品1.深挖项目，具体实现细节，整个流程的设计2.对于实习项目中的实践有哪些可以缺陷和优化的点3.对大模型进行提问时有没有它的输出不符合指令的现象，是怎么解决的，举具体的例子4.有没有接触什么前沿的agent，说了openclaw，但是底层逻辑还没看5.claude code的memory三层逻辑设计，为什么这么设计6.有没有用过ai编程工具7.cursor如果上下文过长有没有性能下降的现象

Q1：Agent 如何做版本管理与灰度？答案：Prompt/⼯具/schema 版本化；影⼦模式（只记录建议不执⾏）；⾦丝雀 ⽤户群；关键指标对⽐（成功率、成本、违规数）；⼀键回滚。Q2：举⼀个「不是 Agent 但常被误认为 Agent」的例⼦。答案：固定三步的 RAG 流⽔线（query 改写 → 检索 → ⽣成），若⽆ 基于观察的再决策循环，更像Chain；若加⼊ 多轮检索策略与失败分⽀ 则接近 Agent。Q3：你如何向⾮技术经理解释 Agent 的⻛险？答案：⽤ 「能办事的实习⽣」 类⽐：能⼒强但可能 记错、被误导、误操作；所以我们要 权限卡、审批、监控录像（⽇志），重要操作 双⼈复...

xdm，面试时候讲项目，一定要讲一个背景吗？比如xxx项目是我们实验室给xxx企业做的xxx。感觉编一个背景出来，好心虚啊

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享Q1：设计一个生产级的AI Agent系统架构，画出核心组件并说明数据流转Q2：Agent的“规划-执行-反思”闭环如何实现？Q3：多轮对话中，记忆如何分级管理？缓存策略怎么设计？Q4：向量数据库选型对比（Milvus/Pinecone/Chroma），淘天场景怎么选？Q5：Function Calling的可靠性如何保障？如果模型一直调用同一个错误工具怎么办？Q6：工具的描述（description）怎么写才能让模型准确调用？给出淘天场景的示例Q7：RAG系统中，chunk大小怎么确定？不同业务场景的策略差异？Q8：检索结果相关性不高，怎么优化召回？Q9：Agent推理链路包含多个串行工具，响应延迟改，该如何优化？Q10：高并发场景下，如何设计Agent服务的弹性伸缩策略？Q11：Agent系统的核心监控指标有哪些？怎么设计告警策略？