27暑期实习 快手Agent开发一面

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教程项目做了好几个，RAG也搭了，Agent也跑了，但总觉得拿不出手。面试官看一眼就知道——“哦，又是跟着某某教程做的”。github上要么是教程，要么太臃肿的，不知道做啥。自己跟着gpt gemini的提示词做的话，又怕踩坑。那有没有一种项目，既能学到真东西，又能做出自己的差异化？答案是：拿一个真正的商业化产品，边用边改，做成你自己的东西。📌 这个项目是什么kimi-cli 是月之暗面（Moonshot AI）官方开源的CLI Agent，8.1k Stars。简单说，它是一个跑在终端里的AI编程助手：帮你读写和编辑代码帮你执行Shell命令帮你搜索和抓取网页甚至能自主规划多步骤任务和Cl...

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

开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？ 用的是React流程：先推理->调用工具执行->观察 循环迭代知道任务全部完成 适合工具调用场景：ReAct 的流程天然适合工具调用，因为每一步都可以根据上一步的观察结果决定下一步做什么。 可解释性比较强：ReAct 的执行轨迹通常比较清楚 容错能力更好：如果工具返回失败、结果不完整，ReAct 可以继续调整策略 模型和 Agent 的区别是什么？ 模型只负责输出，不能自主感知、自主决策、自主执行，而Agent可以自主感知、自主决策、自主执行 自主感知：环境输入获取能力 自主决策：基于当前状态选择下一步做什么 自主执行：...