阿里国际暑期实习Agent一面分享 1h

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 实习拷打2. 项目拷打2.1 现在复盘一下，有哪些可以优化改进的点2.2 问知识图谱构建和维护怎么做，困难点有什么？3. 场景题3.1 问到了他们正在做的场景3.2 文档撰写的速度可能跟不上产品迭代的速度，怎么搭建agent来解决这个问题？4. 对agent的了解，context engineering和现在的harness engineering 的区别，平时用小龙虾来做什么，claude code怎么做记忆管理，做梦机制是什么？没有手撕

面完之后：按记忆把题串起来说 手里那份问题清单，是好几场面谈里碎片问题的合集。 单独看每一条都像八股，串在一起你会发现面试官的注意力一直在两条线上晃：一条是「这东西在线上会不会出事」，一条是「你知不知道自己在用什么、没用上什么」。 下面按我自己后来复盘时觉得顺的思路写——从项目怎么讲，一路滑到 LangGraph、记忆、agent 形态、工具协议、RAG，最后落到后端那几道「看起来基础、其实能问穿」的题。 你如果对某一块熟，可以快速扫小标题跳读。 从项目讲起：先别急着报框架名 几乎所有 agent 岗都会从项目开刀。我踩过的坑是开场三十秒就把 LangGraph、LangChain、某某向量库...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.拷打自己的论文项目，会问很多细节的问题2.八股如下：1.RL训练中一般看什么参数2.reward hacking是什么，一般在参数中怎么体现3.PPO GRPO DPO 优势劣势 适用场景4.DPO 需不需要加KL5.rand7()怎么变成rand10() 拒绝采样

哔哩哔哩大模型面试岗，我悟了！！！大家好，我是Yuki。周末跟一个在B站面试大模型算法实习岗的学员聊了整整两个小时，他说这场面试让他“一边冒汗一边开窍”。我让他把面试题完整复述了一遍，今天就把这场高质量的技术对话分享给大家。说实话，这几道题问得是真有水平——不是那种背八股文能应付的，而是实打实考察你做项目的深度和思考力。面试复盘：一场关于Agent的技术拷问第一关：你现在做的Agent到底是什么？面试官开门见山，没有废话。如果你回答“就是一个能调用工具的AI”，那基本就凉了。面试官要听的是：你对自己做的事情有没有系统性的理解。正确的打开方式是这样的：“我负责的是一个面向科研场景的辅助Agent...