腾讯AI 应用开发一面 暑期实习

1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...

这次面试很有启发性. 了解到了很多不足.金融科技,暑期实习. 总时长30+ mins没有录音, 记了一些比较有印象的问题.介绍auto deployer的实现难点介绍motion graphic agent是什么, 架构是什么项目用的是把skill直接塞进系统提示词中,如果skill太多, 占用的上下文窗口太大, 怎么处理?如果两个skill 实际内容不一样, 但是description相似, 导致agent每次加载错skill, 怎么解决?agent设计你觉得最重要的部分  上下文工程上下文工程你觉得有哪些要注意的点?了解主流的agent设计吗?gemini cli设计你觉得最重要的部分gemini cli 你觉得可以优化的点multi agent 架构主流的实现方案multi agent的交流是靠什么手撕 判断有效括号反问面试官评价: 简历内容很多, 但是面试的过程中没有体现深入的点.大概是寄了这次面试异常的紧张, 第一次面大厂agent岗位, 还是我一直想去的腾讯. 脑子跟卡了一样. 问了几个不太会的问题就更紧张了. 唉. 下次应该会好点.

这是我的agent系列文章的第5篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏一、巴别塔困境：为什么大模型看不懂人话？要理解 Token，首先得明白大模型到底是个什么东西。尽管现在的 AI 能写诗、 coding、做数学题，表现得像个人类，但它的“大脑”本质上是一个巨大的数学函数。它只认识数字（向量），完全不认识文字、图片或声音。如果你直接把一段中文或英文文本扔给大模型，对它来说，这就像是一堆毫无...

面的时候感觉面试官问的方向其实已经不匹配了，感觉要挂，但是最后面完还是过了，运气比较好吧，遂记录1. 自我介绍2. 算法题：（1）二叉树最近公共祖先（2）一个班40人，分数都在0-100，小明分数为60分，小明可以挑任意数量的人数和自己一组，要使得这一组的平均分尽可能高，该怎么选，输出最后的人数3. 实习业务及代码实现细节（实现细节有些记不清了，mark一下）4. go的defer和recover5. recover里一般塞什么东西（原话好像是这样，有点久没用了随口胡诌了点，mark一下）6. go的GMP模型介绍7. 如果一个内核线程阻塞了，那go是怎么调度（现场猜的，mark一下）8. MySQL的事务隔离级别以及存在的问题9. MySQL的主从数据同步怎么做10. binlog里面具体是什么东西（记不太清了，凭记忆答了一点，mark一下）11. 可重复读级别下幻读现象的详细解释12. select for update会有什么效果13. 分布式事务了解吗（不了解）14. 分布式锁介绍一下15. redis怎么实现分布式锁（redis有点久没看了，答得不是很全好像，mark一下）16. 假如业务执行还没完，分布式锁就被释放了怎么办（依稀记得好像也是个八股，有点印象，答了大致的思路但是细节记不清了，mark一下）17. 介绍一下https18. https如果有中间人介入怎么办19. CA证书信任链问题20. 平时怎么用ai，用来干什么（问到点了，开始大吹特吹AI Coding工程化实践经验）总的来讲实习业务答得还行，但是实现细节有瑕疵，八股也就mysql和计网好点，其他烂完了，进二面真是运气，球球不要给我一张饼再打我一巴掌把我扇醒🐀三月份能投的都投了，差不多挂完了，tx差不多是最后的希望了