27暑期-快手大模型应用算法二面

Q1：⼀句话说明什么是 AI Agent？答案：AI Agent 是以⼤模型为认知核⼼，结合规划、记忆与⼯具调⽤，能在多步交互中根据环境反馈持续决策并完成任务的系统；其本质是 闭环的感知—思考—⾏动 循环，⽽不仅是单次⽂本⽣成。Q2：为什么说 Agent = LLM + Planning + Memory + Tools？缺⼀块会怎样？答案：缺 Planning：容易变成「只会接话」的聊天，⻓任务易跑偏或⼀步登天完不成。缺 Memory：⻓对话会丢线索，多会话⽆法延续⽤户偏好与任务状态。缺 Tools：只能「空谈」，⽆法查实时信息、执⾏代码、改系统状态。LLM 仍是中枢，但单靠 LLM 没有外...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 在做 AI Agent 这个项目时，你是手写代码，还是用 AI/Web Coding 方式做的？2. 灵魂拷问：在 AI Coding 越来越强大的今天，你认为作为一个刚毕业的研发同学，你未来的核心价值是什么？如果要在项目中承担责任，你具体要做什么？3. 针对你自己练手的 agent项目，你当初是怎么搭框架、做迭代的？心路历程是怎样的？agent项目深挖1. 你的召回率打分优化（向量 + BM25 + Rerank），有参考成熟的原型工具吗，还是自己想的逻辑？2. 引入 Rerank 后召回率达到了 95%，那你分析过剩下的 5% 没召回会是什么原因吗？3. 除了库的建设和分片，RAG 模块还有什么其他优化吗？4. 请求全链路剖析：一次会话请求，从用户发出一句话，到最终模型返回，中间经历了什么样的过程？涉及到哪些类的调用和流转信息？5. 你是怎么理解 ReAct 模式的？它跟普通的大模型聊天有什么本质区别？6. 工程落地推演（天气 Agent 场景）：如果让你基于 ReAct 架构构建一个“天气问答智能体”，你需要开发哪些类和功能模块？

1. 自我介绍2. 介绍一下你的项目3. MCP 和 Skill 的区别是什么MCP 更像标准化的能力接入协议，解决的是“模型怎么发现、描述和调用外部工具”的问题；Skill 更像高层动作抽象，解决的是“把多个工具和步骤封装成一个可复用能力”的问题。MCP 关注接口层和通信层，Skill 关注语义层和任务层。一个 Skill 可以内部调用多个 MCP 工具，但对上层 Agent 来说它仍然是一个原子动作。生产里如果把两者混为一谈，最后会变成工具越接越乱，Agent 决策空间越来越大，稳定性越来越差。4. 你怎么理解上下文窗口，哪个部分最占用 token上下文窗口不是“能塞多少文本”的问题，而是...

有点纠结，想听听大家真实建议。目前的情况：刚入职阿里国际站主页搜推 3天同时手里有 淘天闲鱼技术的 offer👉我目前在阿里国际站做主页搜索推荐，算是比较核心的业务方向之一。但是最近团队这边的安排有点让我迷惑——一方面，让我去做一个组内提效的 AI Agent，只有组内十几个人使用，解决一些告警排查等问题，典型内部工具。另一方面，团队是和mentor一起做新推荐服务，去重构老服务，解决技术债：* 目前只是一个计划书阶段，节后开工* 是否真正投入、资源多少，都还不确定对于主搜和推荐的老链路可能不太需要我的人力优点是组里氛围挺好，10-20:30不算卷👉另一个：淘天闲鱼（商家Agent 发品助手）* 目标是一键发商品，包含价格分析等等直观感觉：* 面向商家，业务也是核心* AI Agent方向，算是现在比较新的方向* 如果做成，可能会比较有“对外可讲故事”的成果但也有顾虑：* 闲鱼在淘天体系里，整体资源/优先级怎么样不太清楚* 团队氛围不太清楚，转正情况未知* 也有分配边缘任务的风险求各位大佬给点建议