初创公司Agent面经

  1. 你觉得多个小 agent 是分成多个子 agent 好,还是在一个母 agent 下管理好?
  2. CLI 和 MCP 有什么区别?
  3. 你目前为什么会想要离职/跳槽?
  4. 如果 offer 你,大概什么时候能到岗?
  5. 你有尝试过 AI coding 编程吗?用下来感觉如何?
  6. Claude Code 和 Cursor、Trae 的区别是什么?
  7. Claude Code 在非编程任务上的泛化能力怎么样?
  8. 你了解 Claude Agent SDK 吗?
  9. 你了解过其他 agent 框架吗?比如 AgentScope、LangChain?
  10. 你觉得Cursor更像是哪种模式(ReAct / Plan-Execute)?
  11. 你觉得 Claude Code 有没有融合 ReAct 或 Plan-Execute 模式?
  12. 你对云服务的了解如何?比如阿里云、AWS?
  13. 关于 RAG 知识库,从文档解析、分块、向量化、召回、重排,你具体是怎么做的?
  14. 你博客里的面试题来源是哪里?
  15. 开发团队多大?项目周期?技术栈?你来了会接触哪些工作?
  16. 你自身的技术栈情况(Python、TS、Java)?
  17. LangChain 或 LangGraph 的缺点是什么?
  18. 如何处理下游大量请求的排队与削峰填谷(队列设计)?
#Agent##面经#
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
AI时代还有必要刷lee...
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