滴滴AI agent开发日常实习面经

1、自我介绍2、我看你实习做过差旅报销 Agent 项目,简单介绍下3、这个差旅报销 Agent 是单 Agent 还是多 Agent整体上更接近单 Agent + 多工具协同。系统只有一个主控 Agent，负责理解用户当前诉求、决定调用哪些工具、根据工具结果继续推进流程。OCR、分类、抽取、规则校验这些模块虽然很多，但本质上都是工具，不是独立自治的 Agent，所以不能严格算多 Agent 系统。如果要说架构特点，就是由一个 Agent 负责统筹任务，把工具能力串起来，完成一个完整报销闭环。4、你在这个项目里主要负责哪部分主要负责的是任务理解、工具路由、Prompt 设计、流程编排和结果后处...

攒攒人品！！1.项目拷打2.什么是AIAgent?它和传统的LLM应用(如ChatGPT)有什么区别?3.解释一下RAG(检索增强生成)的工作流程。4.你在项目中是如何解决LLM"幻觉"问题的?5.你用过哪些AlAgent开发框架(如LangChain、LangGraph)?请对比它们的优缺点。6什么是Function Calling(工具调用)?在LangChain中如何实现?7.如何设计一个支持多轮对话的Agent?8记忆机制是如何存储和管理的?9.解释一下ReAct(Reasoning +Acting)框架的原理。10.在RAG系统中，如何优化检索的准确率?(提示:重排序Rerank、HyDE等)11.手写算法:实现一个简单的文本相似度计算函数(如余弦相似度)。

1、自我介绍2、我看你做了3个项目, 讲一下你觉得最具代表性的项目3、项目的Agent怎么设计的4、Agent 基于什么框架一般会基于 LangChain 或者 LangGraph 这类框架来实现。如果任务流程比较线性，比如“识别任务 -> 调工具 -> 汇总结果”，LangChain 就够用，因为它比较适合快速搭建工具调用链路和 Prompt 编排。如果任务流程里状态比较多、分支比较复杂，比如失败重试、条件跳转、多轮状态推进、人工确认节点这些，LangGraph 更合适，因为它本质上是图结构编排，更容易描述有状态的 Agent 工作流。如果是校招项目或者实习项目，比较常见的做法是...

一共一个小时，面试难度以及自己的回答算是最近的面试压力比较大的，实习问了30分钟，中间穿插八股。1.redis数据结构2.redis持久化机制3.mysql索引底层4.聚簇索引与非聚簇索引5.索引优化6.索引失效7.mysql执行一条sql8.那么多索引mysql怎么选（不会）9.tcp与udp区别10.tcp为什么可靠11.消息队列作用12.kafka怎么保证消息有序性13.mcp是什么？14.skills是什么？15.jvm内存分配与回收过程（我讲了从创建对象到判断垃圾对象到垃圾回收我全说了一遍，是这个吗？）16.fullgc触发机制17.tcp的拥塞控制流程（不会了）18.分布式事务解决方案，说了2pc，3pc，tcc。算法是反转双向链表，没有按格式输出，但是面试官没让继续写了，面完以为挂了，结果晚上秒过，看看复试什么情况吧。今天百度打电话准备发offer了，业务跟在手子的差不多，很垂，并且说不分日常暑期，只看表现，会有转正机会，但是考虑再三还是拒绝了，百度实习薪资确实有点低，title也不如之前了，但是面试的二位业务老师我很喜欢，对我的评价也不错，希望之后能有机会共事。从三月份到现在一共面了六家，面试次数总共是8场，情况如下：脉脉二面（无答复，默认挂）百度二面已oc美团一面过，下周一二面shein一面过直接HR面游族一面过直接HR面腾讯一面过等待约二面滴滴明天一面面试通过率还是蛮高的，但是大部分都是日常，感觉对我现在的加成不大，大概率不会去，不知道暑期会是什么情况呢唉，希望能有面试吧，继续加油。字节被无hc直接取消了，现在还没人捞，有没有字节HR救救我