字节AI Agent开发实习生-计算

攒人品中 1.实习拷打2.开白板画画一下它的一个系统架构？3.这个系统有哪些模块、每个模块是做什么的、模块之间是怎么通信的？4. RAG 这一块是怎么工作的？5.这些文件是什么时候做 processing 的？6.是不是有另外一套流程去检查有没有更新的文档或新增文档，并做 chunk split 和数据存储？7.会有哪些 tool？写了什么tool，介绍复杂的8.多agent 和单agent 怎么选择，什么考量9.怎么做的鉴权？10.它是怎么做 authentication 和 validation 的？11.那这个 agent 自身的 system prompt 大概长什么样？13.你是怎么去构造这个 prompt 的？ 上下文怎么处理？长期短期？14.那它怎么知道自己有哪些 tools 可以去调用？15.用 RAG 检索和直接把大量文档内容作为输入喂给 agent 相比，为什么 RAG 检索会更优？手撕：LRU

一、三面（30min）针对实习经历接着询问学过Go语言吗？能实习多久？最早什么时候能到岗？有没有留用诉求？ 反问咱们部门和Agent相关的核心业务、具体落地场景有哪些？和剪映核心能力是怎么结合的？咱们团队当前在Agent业务上，最核心的业务难点/待突破的方向是什么？团队内的同学在做业务遇到技术卡点时，通常会通过哪些渠道寻找解决方案、激发技术灵感？咱们部门有没有和AI相关的核心业务指标，比如AI贡献率、代码出码率这类量化要求？如果我有幸入职，团队对新人前1-3个月的培养路径与核心产出要求，有没有明确的规划？二、HR面面试题（一）个人基本情况与实习稳定性考察你是哪里人？对面试岗位的base地是否有...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.这个方案有没有考虑过在单 Agent 里面继续丰富它的 tool？3.单 Agent 和多 Agent 这两条路线，你们当时是怎么考虑的？为什么最后选择了多 Agent？4.如果模型自己思考并自主选择调用什么工具、执行什么操作，这种方式有什么问题？5.Agent 可以自主决定要不要调用工具；如果不需要就结束整个 ReAct 循环。那按这个逻辑，理论上是不是不需要额外做 Agent 编排/流程设计？6.刚刚提到的那个基于业务知识库的RAG系统，你们是怎么搭建的？7.召回是基于向量相似度做的吗？还是基于 embedding 模型，或者别的方式？8.我听到这里的 TopK，是不是一个向量检索相关的概念？因为你刚刚提到了向量数据库，是吗？9.在这个项目里，你觉得自己做得比较好，或者最有挑战的一件事是什么？10.刚刚提到这个场景涉及多 Agent 的综合调用，是吗？11.如果是在同一个业务领域里，为什么不考虑做成单 Agent，让模型自主思考后再去调用？12.既然 Tool 背后本质上就是 RPC 接口，那不能统一封装后交给同一个 Agent 内部去调度吗？13.你们这个检索/召回方案里，评价指标具体怎么看？14.你们拆成多 Agent 之后，链路失败或局部失败时怎么处理？15.多 Agent 场景下，上下文传递为什么要用 json / slot 这类结构化方式？16.如果 Tool 本身都能统一封装，为什么还要按业务拆 Agent？17.你在线上项目里是怎么权衡响应时间和效果的？手撕：单词拆分

给大家拆解一下事业部+岗位，看一线大厂是如何布局AI发展的 岗位详细清单与职责分析 一、技术研发类岗位 1. 大模型 Agent 技术专家 - AI 应用与创新 岗位 ID: 7419283793284565274 工作地点： 未明确指定 核心职责：  负责 LLM 工程化相关研发工作 构建 Agent 体系的技术架构 推动大模型在业务场景中的落地应用  任职要求：  3 年以上研发工作经验，本科及以上学历，计算机相关专业 具有 LLM 工程化相关研发经验 扎实的后台研发能力，熟练掌握 Golang/Java/Python 任一编程语言 熟悉 MySQL、ES 等常用基础组件 良好的设计能力、...