1、实时生成的聊天代理模型，如果线上出问题了，怎么定位这种问题一般先按链路拆。如果是实时生成类聊天代理，通常一条请求会经过网关、会话层、Prompt 拼装、模型推理、工具调用、结果后处理和流式返回几个阶段。线上出问题时，先判断是全量故障还是部分故障，是所有请求都失败，还是只有某一类请求延迟高、返回空、内容异常。定位时先看监控和日志。监控上看 QPS、平均延迟、P95/P99、错误率、超时率、GPU 利用率、显存占用、容器重启次数。日志上重点看 request_id，把一次请求链路串起来，看是卡在 Prompt 构造、模型推理、下游工具调用，还是 SSE/流式返回阶段。如果是模型输出异常，要回看...

已经拿到offer了，没什么感觉，但是金三银四确实开始了，最近又陆陆续续有公司打电话和我约面试，都拒绝但是把JD推给学弟学妹们了。现在确实是春招的好时机！看好多公司都发布了超级多的岗位，身边同学也在面呀面，希望大家都有好运！

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淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 11：代码生成 Agent 和普通代码补全（Copilot 式）的本质区别是什么？设计一个能完成"跨文件修改"任务的代码 Agent，核心难点在哪？参考答案本质区别在于决策粒度。代码补全是行级决策——光标在哪，就在那个位置生成接下来几行代码。它的上下文是当前文件的局部内容，不需要做规划、不需要选择工具、不需要多步推理。本质上是一个"自动完成"功能，不是 Agent。代码生成 Agent 是任务级决策——接收一个自然语言描述的需求（"给这个项目加一个用户认证功能&...