后端Agent开发一面分享-京东实习

项目背景与动机1. 能细节介绍一下你最近的多记忆健康问诊项目吗？（解决了什么问题、你担任什么角色、遇到什么难题）2. 这个项目是实习中做的还是自己开发的？3. 什么触动你去做这个项目？切入的初衷是什么？记忆系统设计1. 用一个例子解释一下你的 Memory 是怎么做的，以及怎么插入上下文的，怎么考虑上下文长度问题的？2. 你结构化信息和文本信息之间如何区分？会不会重复？3. 记忆冲突怎么解决？比如用户前后说了不同的过敏信息？4. 记忆是怎么写入上下文的？上下文从头到尾结构是怎样的？5. 上下文结构是不是：System Prompt + Memory + Tools Result + Conversation 这四个环节？6.上下文超长了怎么办？有没有考虑过上下文压缩？7. 压缩过程中会丢失工具调用历史，导致模型重复调用工具，这个问题怎么解决？RAG 与检索1. 为什么用 RAG 去检索 Memory？为什么用向量这种方式？2. Memory 的检索是分层次的吗？具体怎么设计的？3. 检索中遇到了什么痛点？4. 可观测性 / Trace5. 整个框架是很依赖埋点的，你觉得怎样的结构才能更好地追踪整个 Trace？6. 日志怎么结构化？为什么要这么结构化？7. 跨 Session 是否需要记录日志系统？AI Coding 能力考察给了一道股票买卖题，要求用文字描述问题背景、边界条件，并设计解题思路感想:项目深度不够，答得非常之烂，也是第一次遇到ai coding题，完全懵了，还要继续沉淀

一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 Agent是什么？一个 Agent 系统一般由哪些模块组成？ Agent是具备规划、记忆、工具调用、自我执行能力的系统 Tool 是什么？什么样的功能应该做成 Tool？ tool是提供给Agent的函数，大语言模型不能独立完成的任务以及需要实时性的能力应该做成Tool Memory 分几种？Short-term / Long-term memory 怎么实现？ 最基本的记忆分为短期记忆记忆长期记忆，在此基础上又扩展出了指令记忆以及工作记忆  指令记...

继续来分享下最近的面经~1.项目拷打2.实习经历介绍2.1做一个开放平台需要有哪些模块2.2开放平台的鉴权如何做，有没有了解过OAuth22.3开放平台的网关能做一些什么事情2.4KV数据库底层原理和技术选型3.场景题3.1如何设计一个秒杀系统3.2热点行更新是具体怎么做的4.AI相关4.1对AI了解到什么程度4.2为什么想要做Agent相关的工作4.3飞书的MCP工具是如何写的4.4你的AIcoding的经验有哪些4.5如果做一个通用Memory的功能

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...