快手Agent开发一面 45min

AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目深挖2.设计一个多Agent协作系统(例如:一个Agent负责查询天气，一个Agent负责规划行程，如何协作?)3.如何设计一个高可用的Agent服务?需要考虑哪些容错机制?4.如何评估一个AIAgent的性能?你会关注哪些指标?5.在美的的业务场景中(如智能客服、知识库问答)，如何保证Agent回答的准确性和安全性?6.如果Agent调用外部API失败，你的重试策略是什么?7.如何对Agent进行版本管理和灰度发布?8.你如何理解"具身智能"(EmbodiedAI)?9.手写算法:实现一个简单的任务规划算法

大家好，我是@程序员花海，眼下 26 届春招、27 届暑期实习全面开启，后端卷到没边，AI Agent的岗位占主导，很多牛友在我的评论区留言，想让我出一份Agent学习路线。我特意去看了下，打开淘天的招聘页面，以校招为例，一眼望去全是AI相关的岗位，只能说之后绝大多数岗位都会快速推进AI的落地和实践。之前写过 Java 后端 3 个月抢救路线https://www.nowcoder.com/discuss/824693499982315520?sourceSSR=users，也收到了牛友们的强烈好评，这次专门给后端转 Agent做一套最少必要知识路线—— 不堆概念、不啃论文，只学面试必问、项目...

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