某中厂Agent开发面经-日常实习

前言这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。通俗对比传统方式：出门前查好全程路线，...

整体面试还是不错的，有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.agent上下文维护方案2.主流模型上下文长度3.agent智能体架构有几部分4.agent和LLM区别5.向量/关键词检索区别6.tool调用机制7.mysql慢查询8.mysql事务9.索引覆盖原理10.协程定义11.https原理12.leetcode 2两数相加

一、市场上到底要什么人？去招聘网站搜“大模型”，JD看一圈就会发现，岗位其实就三类：① 基模方向：预训练、模型架构、scaling law门槛：顶会paper or 名校博士结论：有就有，没有就别强求，不是几个月能补的② Infra方向：分布式训练、GPU集群、推理加速门槛：扎实的系统底层能力结论：你们组是做这个的就可以冲③ 应用层方向  这是大多数人的机会！不动模型：RAG、Agent动模型：SFT、RL（RLHF/RLAIF） 0基础同学能在4个月内真正拿到offer的地方，就是应用层二、技能要会在点子上，别被概念带偏现在各种概念满天飞，A2A、MCP、GraphRAG...每周都有新名词...

面试官人很好，一点都不压力，比较愉快。1. 自我介绍2. 项目介绍3. 项目里队列消费和线程池的作用+线程池相关八股4. ThreadLocal怎么使用的+相关的八股5. gRPC 和 http分别有什么用？两者有什么区别6. redis限流怎么做7. 算法题算法题只写出来一种实现方法，第二个思路有了，但最后时间不够结束了😔感觉问的不多，不会是KPI吧🥹