美团Keeta Agent开发（智能客服方向）一面面经

一、项目深挖

主 Agent 循环

Mem0 记忆系统

RAG 实现细节

幻觉控制

二、技术视野

有没有了解过 Agentic RAG 或 LM-VK（主动式 RAG）这类方案？
追问：它和你现在这套 RAG 的核心区别是什么？

三、开放性问题：智能客服场景设计

跳出健康问诊场景——在外卖平台的智能客服里（B端商户、C端用户、D端骑手），你觉得用 RAG 还是其他方式更合适？你会怎么设计？

面试官给了场景背景：

C 端典型问题：餐品问题、找不到地址、申请赔偿、优惠券使用等
D 端典型问题：派单异常、长时间无单等

面试官后续补充观点：非订单类问题（如优惠券）更适合知识库；订单类问题业务流程复杂，目前用 skill 方式而非知识库。

四、模型训练项目（医疗大模型 SFT + DPO）

简单介绍一下这个项目？训练目标是什么？
SFT 数据是怎么构建的？
DPO 的 chosen / reject 数据是怎么生成的？遇到了什么问题？
评测方法是什么？有什么局限性？
追问：这个项目和上面的 Agent 项目是什么关系，为什么要做这两个？

五、工具使用经验

你用 Claude Code 做 Agent 开发，有什么心得？遇到过什么问题？
追问：你了解 Claude（Code）的底层记忆原理吗？

六、算法题
题目：删除链表的倒数第 k 个节点

考察点：双指针
结果：思路正确（快慢指针），未能完整写出代码