2025-11-30 16:20 华南理工大学 算法工程师
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蚂蚁大模型Agent算法二面-秋招面经
1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？
2.构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？
4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。
5.DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？
6.你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？
7.假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？
8.多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？
9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？
10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？
11.训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？
12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？
13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？
2.构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？
4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。
5.DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？
6.你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？
7.假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？
8.多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？
9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？
10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？
11.训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？
12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？
13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？
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01-10 19:44
上海大学 Java 
牛客57020934...：现在大厂就很迷，感觉要么就是算法+agent，要么就是开发+agent。。还是招和原来一样的岗位，只是都要求赋能agent了 点赞 评论 收藏
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