字节跳动前端二面

继续来分享下最近的面经~1.你有做过 agent 的项目吗？2.说说有哪些局限性呢？3.那你觉得用 dify 去做的时候，就是画 agent 的流程的时候，你觉得需要注意到哪些问题吗？4.AI 编排这个系统落地的吗？5.在 Java 里面去怎么对接 MCP 啊？6.你会玩 Python 吗？7.那你爬虫爬什么东西？8.你怎么爬的？9.那你上一段实习为什么只有两个月？10.稍微简单介绍一下自己的情况吧。11.你投我们 AI 技术实习岗位之前是怎么考虑的？未来准备往哪走？12.你什么时候开始接触 AI 这些东西的？13.你未来的职业方向是什么？14.从深层次角度，你觉得什么是 AI Agent？Coze 就是吗？15.自己写了一个类似扣子/Defi 的编排平台吗？16.你觉得 Dify 和 Coze 有啥区别？17.向量化存储和直接存文本，优缺点是什么？向量的代价和收益你有考虑吗？18.你平时用 Linux 开发吗，还是 Windows？19.现在开源软件大多跨平台，你觉得背后原因是什么？20.你项目里提到安全判定，这个是怎么来的？当初为什么要做？21.详细介绍一下安全判定的实现逻辑和思路

Q1：⼀句话说明什么是 AI Agent？答案：AI Agent 是以⼤模型为认知核⼼，结合规划、记忆与⼯具调⽤，能在多步交互中根据环境反馈持续决策并完成任务的系统；其本质是 闭环的感知—思考—⾏动 循环，⽽不仅是单次⽂本⽣成。Q2：为什么说 Agent = LLM + Planning + Memory + Tools？缺⼀块会怎样？答案：缺 Planning：容易变成「只会接话」的聊天，⻓任务易跑偏或⼀步登天完不成。缺 Memory：⻓对话会丢线索，多会话⽆法延续⽤户偏好与任务状态。缺 Tools：只能「空谈」，⽆法查实时信息、执⾏代码、改系统状态。LLM 仍是中枢，但单靠 LLM 没有外...

bg：25届，澳国立计算机视觉。本科其实学的工商管理（没看错，跨度好大哈哈），对华泰一直有滤镜，懂的都懂。研究生搞了RAG、微调、小参数大模型，在澳洲汇丰也有过实习。但说实话，之前的实习都是在“调包”——拿来现成的东西调一调，完事了。朋友推了我一把，说你去试试华泰的星战营。我想着，去看看券商搞科技到底能搞成啥样。90天后……真香。项目是做星智Agent，智能客服方向。原来的模型挺僵的：你问一个问题，它去库里拽点东西拼个答案。遇到复杂问题就懵了，比如“账户为啥被锁了？咋解锁？会影响持仓吗？”直接答非所问。我的活就是给这个Agent装个大脑，把意图识别和规划能力塞进去。具体就是：复杂问题进来，大模型当总指挥，拆成子问题一步步去查，最后集合验证。还结合了图技术（正好我室友做神经网络，我俩天天battle）。最后准确率确实提上去了，代价是响应时间慢了一丢丢——但金融场景里准确最重要，对吧？最凡尔赛的是结营的时候，我写的代码真跑在生产环境了。看着自己的逻辑服务真实客户……那种感觉，比拿满分project爽太多了。再说导师。我以为就一个，结果我有三个……+1导师每天10分钟晨会盯我日报，+2导师每周15分钟聊工程思维，还有一个编外的防止我卡住。第一周我疯狂问弱智问题，导师完全没烦，还会带着我吃饭、开会。第三周我斗胆提了个架构设想，结果+1和+2觉得有意思，直接拉会让我主讲。那时候就觉得，这家公司真把实习生当人看。生活方面。加班？我以为券商科技要996，实际965/975。但是偶尔项目上线也需要加班，有一次我和另一个实习生卡壳，导师忙完走过来顺手指了条路——那会儿觉得加班也没那么痛苦。而且不得不提一嘴华泰的食堂，简直顶中顶，好吃种类又多，甚至有减脂餐，比我自己做的好吃一万倍，周三还有小甜点。部门有羽毛球群，每周约，下班了直接去我们办公区域更衣室换衣服就去，每个人都有个专属的小衣柜，这些小细节都让我觉得华泰很有人情味，我超爱。氛围扁平得离谱，找领导不用战战兢兢，日常一起点奶茶锐评哪款好喝。为什么想留下？相信很多实习过的人都知道，很多大厂实习是筛选制，不行就淘汰。但华泰是培养制，愿意把不是最顶尖的我培养成顶尖的。因为星战营拿了终面直通卡，秋招心态特别稳，没去跟着卷，而是在这最后顺利留用。还有个彩蛋：25年底拿奖金，26年退税又退回来一笔……双倍快乐，就那种后面又有个意外的惊喜的感觉，谁懂啊。对学弟学妹说一句：如果你不想天天调包，想正经搞落地，还有人手把手带——这个营真的可以冲。其实我知道你在想什么，可能以为这是竞赛、或者是什么企业线下活动，其实都不是，你可以理解为就是暑期实习，能提前拿到offer，甚至还能拿到奖金，比普通暑期实习好多了，夯中夯。

Q1：请⽤你⾃⼰的话定义 LLM Agent，并说明与单次调⽤的差异。答案：LLM Agent 是以⼤语⾔模型为推理核⼼，在 多轮 中与外部环境交互，通过 规划、记忆与⼯具 完成复杂任务的系统。与单次调⽤的差异在于：单次调⽤是 开环⽣成；Agent 是 闭环决策，每步可依据⼯具返回更新状态，直到终⽌条件。追问：若没有外部⼯具，还能叫 Agent 吗？答案：可称为「弱环境」Agent，仅有对话记忆与推理；但仍可有内环多步 CoT 与⾃我验证。⾯试中强调是否存在「⾏动—观察」循环更清晰。Q2：Agent 的记忆⼀般怎么设计？答案：分层设计最常⻅：⼯作记忆（当前轨迹与关键结论）+ 会话记忆（摘要滚动...