蚂蚁暑期二面

4.15日更新： 等不住了官网还在面试中，没有hr联系方式，发邮件问校招官方，邮件回复说没有结束就是还在横向，等1-3周。没招了3.28 一面4.3 二面，4.4 早上过到现在还没有任何消息，蚂蚁我给你跪下了，帮我推进吧😭😭😭😭

作为大四后端开发学生的我，想要入行AI Agent，首先要夯实大模型调用、提示词工程，熟练掌握工具调用、多轮对话逻辑。同时还要学好流程编排、向量数据库、API接口开发，结合后端编程基础，理解任务规划与自主执行逻辑，把模型能力落地成可运行的智能应用。

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.拷打实习3.拷打第一个项目：MinerU解析过程中如果遇到跨页表格，如何保证表格语义的完整性？讲一下Ragas评测？如果Answer Relevance得分低，如何判断是检索质量问题还是模型能力问题？4.拷打第二个项目：LangGraph中的State是如何定义和流转的？如果任务节点非常多，如何防止状态对象过大导致内存溢出？你的长期记忆库如何将多轮对话中的信息提炼成结构化的用户画像存到向量库？5.文档切片时，overlap的作用是什么？如何平衡分片大小与上下文完整性？6.了解GraphRAG吗？介绍一下7.当GraphRAG召回大量关联信息后，如何用自反思或CoT在生成阶段过滤掉检索噪声？8.讲一下ReAct的原理，为什么能提升模型对复杂任务的理解能力？9.如果模型在调用工具时产生了参数幻觉或语法错误，通常采取哪些自动修正手段？10.什么是Multi-Agent系统中的中心化编排模式？相比于点对点有什么优势？11.讲一下Agent的Self-Reflection，它是如何识别输出中的逻辑错误的？12.如何设计Agent的长期记忆？13.在执行涉及支付等高敏感操作时，如何实现Human-in-the-loop的干预流程？14.如何设计一个Skill？大概讲一下15.对比一下Skill和MCP的区别16.OpenClaw如何增强Agent对本地文件系统和代码执行环境的感知与操作权限？17.你如何理解Vibe Coding？有什么经验吗？18.如何确保自然语言描述的任务逻辑能够转化为可靠的执行路径？19.什么是上下文缓存？它在处理Agent频繁读取的冗余系统指令时有哪些优势？

2026 年，Web3 行业彻底告别了早期的投机炒作与概念叙事，进入了合规落地、实体赋能、生产力爆发的全面爆发期。而驱动这一轮爆发的核心主线，正是AI 与区块链的原生深度融合—— 二者不再是简单的技术叠加，而是从底层逻辑、应用形态到产业生态的双向重构与共生进化。如果说 RWA（真实世界资产代币化）为 Web3 打通了与传统实体经济的价值桥梁，那么 AI 与区块链的融合，则为 Web3 注入了自主进化的 “智能大脑”，彻底破解了 Web3 长期面临的用户门槛高、生态闭环化、落地场景窄的核心痛点。2026 年香港 Web3 嘉年华上，超 70% 的主题演讲与落地项目聚焦 AI + 区块链融合赛道，...