写prompt题能不能给个编程IDE用

xdm怎么办，阿里会看题目的小分吗😢😢做了半个小时，发现在做示例，最后来不及了，0分收尾，要哭出来了😢😢

今天得空review了一下昨晚的笔试，AI研发方向的，整体上有一定的难度，感觉自己答得还可以吧，期待给个面试机会 20 道选择 + 3 道编程 + 1 道 Prompt，T1 签到，T2 贪心一眼秒，T3 是个数位 DP 有点东西，T4 Prompt 题考的是让 AI 算出租车费。 选择题概览 选择题一半 AI 一半 CS 基础，AI 方向的占比还是挺高的。 AI/Agent 相关的大概考了这些：Transformer 的 teacher forcing 训练推理差异、MHA/MQA/GQA 注意力机制对比、LangChain 和 LangGraph 的关系、ReAct 的机制边界、multi...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 目前你的每月AI消耗的token量是多少？花费是多少？2. RAG系统中，超过了模型上下文窗口怎么处理？3. RAG相比于目前的各种coding agent，他的优势在哪里？4. Multi-Agent系统和单Agent系统的优缺点？什么时候选用？5. pipeline中如果其中一个agent出错了，产生错误输出，下游agent该如何处理？6. 介绍ReAct、Plan、Reflection这些不同agent实现范式的区别，还有使用场景的理解。7. 什么样才是一个好的agent？从工程角度来说，做一个好的agent需要关注哪些方面？从这个Context Engineering的思路，如何去做好一个生产级的agent？9. 你有没有尝试用AI解决工作/生活/学习中的一些问题？改变了一些重复性劳动的方式？10. 算法：AI coding题，要求实现一个工单处理系统。

1.如何设计一个 Prompt？Prompt Engineering 有哪些技术？（ 5 次）2.什么是 AI Agent？谈谈你理解的 agent，以及如何理解其推理、决策与自主规划执行的能力？（3 次）3.什么是 Function Call？它的实现流程是什么？一般应用在哪些场景？（4 次）4.文本向量化的目的是什么？使用的向量模型、向量存储工具分别是什么？（3 次）5.RAG 的概念是什么？其具体实现流程（包括 chunk 划分、向量搜索、重排序等环节）是怎样的？（3 次）6.LangChain 的核心功能是什么？基于 LangChain 会调用哪些类型的模型？（2 次）7.大模型的调用方式是什么？本地部署大模型会用到哪些框架？（1 次）8.大模型 server 是如何部署的？提供了哪些接口？是否支持流式输出？（1 次）9.ReAct 的实现原理是什么？其 Prompt 设计和工程落地分别有哪些要点？（1 次）10.对 AI 编程、开源项目、Vibe Coding 分别有怎样的理解和看法？（3 次）