Agent面试拷打!

路过的牛爷爷们来试着答一下吧
你理解的 Agent 架构是什么?一个 Agent 系统一般由哪些模块组成?
Tool 是怎么设计的?什么样的功能应该做成 Tool?
Memory 分几种?Short-term / Long-term memory 怎么实现?
Agent 是怎么做任务规划的?是 ReAct 还是 Plan-Execute?
多 Agent 协作是怎么做的?
你做 RAG 的完整流程是什么?(数据 → 切分 → embedding → 向量库 → 检索 → 重排 → 生成)
Chunk 大小怎么确定?为什么?
向量召回不准怎么办?
如何做 rerank?用什么模型?
如何评估 RAG 效果?指标是什么?
RAG 和微调怎么取舍?
多路召回怎么做?
如何降低 RAG 的延迟?
如何解决幻觉问题?
如何降低模型幻觉?
如何让模型输出稳定格式?
如何做自动化 Prompt 优化(A/B test / eval)?
如果一个 Agent 系统 QPS 很高,你怎么设计架构?
向量检索很慢怎么办?
LLM 调用很慢怎么办?
如何做缓存?
如何做降级?
如何控制成本?(LLM 很贵)
如何设计一个高并发的 RAG 系统架构?
业务场景(电商):
让你做一个类似 TikTok Shop / 淘宝 的 AI 导购助手,用户可以对话买东西,你会怎么设计这个系统?
在电商 Agent 里,你觉得有哪些工具(Tool)需要提供给 Agent?
电商 Agent 的 Memory 应该存什么?
如果要做一个“自动运营 Agent”(自动生成活动、改价、发券),怎么设计?
电商商品库做 RAG,embedding 用什么字段?
用户问“适合送男朋友的礼物”,RAG 怎么做?
如何把“推荐系统”和“RAG”结合?
如何做个性化 RAG?
设计一个电商 AI 导购 Agent,支持:“商品推荐、对话购物、查询订单、售后问题、个性化推荐、高并发” #AI求职记录#
全部评论
问的东西可真的多度
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发布于 03-25 23:25 北京
感觉回答都是那一套:缓存、HNSW索引、元数据过滤、降级、监控、Prompt
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发布于 03-27 18:22 广东
好总结, mark一下
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发布于 03-27 00:12 江苏
总结的好棒
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发布于 03-25 18:16 江苏
这是面试的哪个大厂?那么多问题。
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发布于 03-25 13:35 海南
蹲蹲答案
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发布于 04-09 19:57 北京
真不错
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发布于 03-28 15:20 广东
好总结
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发布于 03-27 11:20 江苏
Mark
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发布于 03-27 01:53 广东
总结得不错
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发布于 03-27 01:44 浙江
这么多东西啊
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发布于 03-26 23:37 北京
蹲蹲答案
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发布于 03-26 18:35 北京
感谢总结分享!分享AI方向的投递记录、笔试、面试,发内容就可以领现金!发帖记得添加话题#AI求职记录#
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发布于 03-26 16:26 陕西

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03-29 20:40
门头沟学院 Java
攒人品中,祝大家都能拿到满意的Offer!1. 实习拷打2. 项目拷打3. 请具体介绍这两个项目的工作流以及用到的技术栈。4. 数据清洗涉及哪些步骤?这些步骤起到什么作用?5. 微调数据集的结构是怎样的?6. 微调有哪几种方法?它们有什么区别?7. 对于各种文档,你们做了哪些处理方式?每种处理方式有什么优缺点?8. 你们采用了子块和父文档关联的方式,这种方式在实际应用中的优点和缺点是什么?9. 如果有一个具有多级标题(如1级、2级、3级)的文档,我想检索一个大类时能把其下所有子类内容都带出来,你会怎么设计?10. 在构建知识库进行检索时,可以涉及哪些算法?为了提高召回率,多路召回会涉及哪些方法?11. 在多路混合检索时,如何平衡不同检索方法之间的权重?12. 知识库构建好后,如何评估它的效果和能力?具体指标如何衡量?13. 在检索阶段,我们通过多种方法提高了召回率,召回了许多知识片段。在将这些片段提供给大模型时,我们是全部给模型吗?还是有什么方法可以提高模型的推理结果?14. 在设计智能体时,你是如何选择不同类型的智能体的?智能体之间如何流转?它们的记忆如何管理?15. 多智能体是如何编排的?智能体之间的流转状态是如何管理的?16. 你们的实现没有依赖LangGraph这类框架,是基于什么考虑?17. 在你的智能体规划场景中,如果涉及到需要用户确认的操作,你们是如何设计考虑的?18. 项目中使用的MCP工具调用,主要也是用于查询和推荐数据吗?19. MCP有哪几种协议?它们之间有什么区别?
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04-04 11:16
已编辑
中山大学 算法工程师
一.实习 拷打28min二.项目12.1 现在有了Claude Code,为什么还要去重复的做一个类似的项目呢?2.2 这个项目和Claude Code相比,核心差异是什么?有什么比他做的好,什么不如他?2.3 分层上下文管理,每一层管的是什么?2.4 摘要生成器使用什么模型做的?这个摘要质量要如何保证?2.5 有没有尝试一下关于subagent的探索?启动多个agent的作用是什么?2.6 主agent和子agent的通信是怎么实现的?2.7 有没有遇到过agent陷入死循环的情况?有什么解决方案?三.项目23.1 GRPO和PPO的区别?3.2 KL散度,具体是怎么加入的?这个值太大或者太小有什么问题?3.3 Qlora的rank怎么设置的?3.4 训练参数是怎么选的?有没有调参测试?3.5 lora和qlora的区别是什么?3.6 量化之后对训练的效果影响是怎么样的?3.7 梯度检查点的原理。它对训练速度大概减缓多少?四.随机提问4.1 平时用过哪些Ai agent的工具?4.2 你觉得Ai工具,最大的帮助场景是什么?4.3 有没有遇到过Ai应用或者工具无法解决的场景?4.4 平时写的代码或者实习写的代码有多少是Ai生成的?4.5 openclaw有没有实际使用过?有没有做相关的了解?比如它的架构设计上的优势是什么?4.6 你觉得类似于openclaw或者Claude code,它现在还有哪些地方是可以改进的?4.7 Claude code源码泄露,有没有去了解它,有什么比较创新的东西?4.8 从开发者的角度,做agent最难的部分是什么?4.9 自己做agent的时候,踩过最大的坑是什么?4.10 一个好的prompt和一个差的prompt的区别?4.11 除了Qwen3VL,还有没有使用过其他的多模态大模型?4.12 有没有了解一些端侧部署的模型?五.python八股5.1 python中的深拷贝和浅拷贝的区别?5.2 python中的修饰器知道吗?5.3 python中的字典的底层原理?5.4 死锁的条件是什么?5.5 哈希表的原理?六.Code无code
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