4月1日 质谱华章 AI agent 日常 一面

#发面经攒人品#
1. 实习经历(15 min)
2.聊聊你对agent和 workflow 的理解
3.介绍一下你了解的 agent 架构
4. mcp 与 function call 区别
    - function call 和 tool call 区别
    - agent 如何调用工具
    - 工具调用出现幻觉如何兜底。
    - 介绍一下工具限流这么做的
5. 我们这边在做一个 code agent 如果是你你会如何设计架构
    -对于代码的检索你有什么好的方法(只答了RAG)
    -可是RAG只理解语义无法很好检索,还有什么方法(继续答 graph rag,实在不会了)
    -graph rag 是不是太重了?
6.从 RAG 全链路方面详细的介绍一下 你做过的 RAG 项目
    - 是否测评过 如何测评的
    - 看你做了 向量缓存,介绍一下如何做的
    - 如何确保缓存一致性
    - 线上如何判断 回答应该注入缓存
7.是否了解 open claw 你有没有使用过
    - 为什么没使用过(觉得不安全)
    - 那你觉得open claw 为什么火,从业务角度说说。
8. 平时使用什么AI coding 工具
无手撕。
反问:
1.业务
2. 优缺点
技术不错,缺少点业务思维,不过对于大学生来说已经不错了,进来工作可以练。
全部评论
看最后说工作可以练,那楼主应该进了吧
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发布于 04-25 18:40 四川

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1️⃣一面(Code Agent 代码生成方向)1. 工程级Code Agent在处理项目上下文、生成代码时会遇到哪些核心挑战?2. 当前主流Agent框架在技术演进上有哪些关键改进方向?3. 如何系统性保障AI生成代码的质量、安全性与可控性?4. 有哪些有效手段可以验证AI生成代码的正确性?5. AI代码生成完成后,是否可以直接上线?还需要经过哪些关键环节的校验与治理?6. AI生成代码的技术在哪些场景下更具落地价值?又存在哪些应用边界?2️⃣二面(Agent应用开发方向)1. 2026年的Agent应用开发,相比往年在技术范式与落地模式上有哪些显著变化?2. 你当前参与的Agent应用开发项目采用的是哪种架构?是否接触过HANAS这类新兴模式?3. 在渐进式披露的架构设计下,是否还需要依赖RAG能力?二者的关系是什么?4. 你开发的Agent应用解决了哪些传统方式难以处理的核心问题?5. 请介绍一下你在Github上参与贡献的开源项目,以及你在其中承担的工作。6. 当初你是如何参与到这个开源项目中的?7. 在Agent开发中,上下文工程最关键的工作是什么?8. 你是否了解Cloud、Open Cloud这类主流Agent框架?它们的核心实现逻辑是什么?9. 你在Agent开发项目中遇到过最棘手的技术难题是什么?10. 你是如何定位并解决这些难题的?这次经历带来了哪些技术沉淀?11. 你后续的职业规划中,更倾向于什么样的岗位和业务方向?12. 你在校的学业水平处于什么水平?身边同学的求职与学习情况如何?13. 你更倾向于在哪个城市工作?为什么?📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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