Agent开发实习一面分享-字节

1. 自我介绍2. 多阶段 RAG 里同时使用 BM25 和向量召回，混合检索策略通常怎么设计混合检索的关键不是把两路结果简单拼起来，而是根据问题类型决定两路召回各自承担什么角色。BM25 对精确术语、错误码、接口名、字段名、版本号这类关键词命中很强，向量召回则更擅长语义改写、口语化表达和抽象问题。真正稳定的设计一般是先并行召回，再做去重、融合、重排，最后再进入上下文构建阶段。如果问题本身是“精确定位型”，比如某个报错码、类名、接口路径，BM25 权重通常更高；如果问题是“意图表达型”，比如用户用自然语言描述故障现象，向量召回的权重会更高。工程里比较常见的是先取两路 topk，再用 RRF 或...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打1·实习项目的背景？2·有没有遇到agent不适配其他手机机型的情况？怎么处理的？3·交并日志处理这里为什么会是并发的？2.项目拷打3.自己用langgraph搭的agent1·用claude code的时候为什么使用时间越长响应就越慢？2·项目里vl模型和文本模型的分工？3·向量库检索相似度计算的优化？4·有了解哪些比较火的agent？5·agent的harness能力有哪些体现？6·claude code和hermes agent在创建skill时候的区别？7·你认为现在哪些agent可能被淘汰？新兴的agent应具备哪些能力？8·场景题：让豆包和cluade code进行对话需要怎么设计？增加哪些模块？

📍面试公司：快手商业化🕐面试时间：4.20💻面试岗位：测试开发❓面试问题：1.自我介绍2.拷打实习3.手撕：无重复字符的最长字串SQL：销量最高的前三名商品，三表联查4.聊了几个非技术问题，base地，有无其他offer，对ai看法之类的🙌面试感想：45min左右，一位女面试官，体验不错，无八股，面完第三天挂。

好不容易找到了一个大厂的offer，晚上在和几个高中同学聊天，聊到早知道读电气就好了，毕业进电网，虽然挣得没互联网多但是稳定多了，然后有个已经确定要保研的也是计算机的同学说：“就是，我学长说不读研到时候干个一两年就被裁了，不像电气”，虽然研究生确实比本科生要吃香，但我刚拿个offer就当着大家的面说这个让我很不舒服，感觉像吃了苍蝇，也不知道和谁排解情绪，还是拿来和牛油分享吧😔😔😔