小厂agent应用开发一面-实习面经

1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. 项目拷打3. 你的检索是否基于向量实现，搭建完整的 RAG 系统会涉及哪些核心部分？4. RAG 项目的文档上传和分块是怎么实现的？5. 向量检索召回的单次耗时是多久，有没有用到Rerank模型？6. 你如何评估检索召回内容与用户问题的匹配度，有没有做相关的效果评估？7. 你对 Agent 的理解是什么，它包含哪些核心模块？8. 是否了解 Agent 的设计范式，例如ReAct 范式？9. 你的 Agent 循环一般多少步可以完成任务，有没有出现过达到最大步数仍无法完成的情况？10. 你的 Agent 目前接入了哪些工具？11. 你是如何约定并约束大模型进行工具调用的？12. 你的项目推流是否使用 SSE？13. 你的 Agent 编排流程中有没有做 Plan 阶段？14. 从协议层面，介绍 SSE、WebSocket 与 HTTP 的区别和关联？15. 项目为什么限制每个用户只能上传单个文件？16. 项目的图像识别如何实现的，为什么不用多模态大模型，而选择传统的识别模型？17. 你的项目中用到了哪些大语言模型？18. 请介绍 Go 语言的并发和其他语言并发的区别？19. Goroutine 是什么，请介绍一下它的核心原理？20. 你对锁的理解是什么，锁是解决什么问题的？21. 日常开发中用哪种锁更多，还了解哪些后台开发常用的锁？22. 多机器、多进程场景下会涉及到哪些锁，是否了解分布式锁？23. 你对 MCP、Function Call、A2A 分别是怎么理解的？24. 你的项目接入了哪些 MCP 服务？有没有本地手写过 MCP 服务？25. 你日常开发会借助哪些 AI 工具？26. 使用这些工具的心得以及是否有写过相关的 command/skill？27. Claude Code 的实现原理？28. 是否了解OpenClaw以及了解它的实现原理？

最近发现一个宝藏开源项目 learn-claude-code，特别适合想入门 AI Agent 开发的同学。这个项目不是教你"怎么用 Claude"，而是带你从零搭建一个类似 Claude Code 的 AI Agent 系统，理解背后的架构原理。 项目地址：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code  三个核心概念你必须掌握 1. Context Engineering（上下文工程） 确保 Agent 能访问正确的信息。静态知识（AGENTS.md、架构文档）+ 动态数据（日志、CI/CD 状态）共同构成 Agent ...

好像是个中厂，如果处女面面这个会死吗