AI agent研发实习面经分享

手把手带你从零搭一个 AI Agent｜本地运行，不花一分钱 今天推荐一个 GitHub 上的宝藏项目——AI Agents from Scratch，用本地大模型从第一性原理构建 AI Agent。不需要 API Key，不需要花钱，不需要 GPU，8GB 内存的笔记本就能跑。 为什么推荐这个项目？ 市面上大部分 Agent 教程都是"调 API + 套框架"，你跟着跑通了，但不知道底层在干嘛。这个项目不一样：  从零开始：不用 LangChain、不用 AutoGen，纯手写 本地运行：用 node-llama-cpp 加载 GGUF 模型，完全离线 10 个递进式 L...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1*项目拷打2* 实习拷打3* KL 散度的数学意义是什么？在模型对齐（如 PPO/DPO）中起什么作用？4* MoE架构的具体实现原理是什么？路由（Router）是如何工作的？5* 面对模型在生成过程中出现循环、重复回答的问题，有哪些解决办法？6* BM25 算法的数学原理是什么？它相比于简单的 TF-IDF 有哪些改进？7* Agent 系统中的LangGraph是如何搭建的？其 Memory 组件的工作机制是怎样的？8* 如果单次生成的任务量远大于模型的 Max Tokens 限制，如何实现断点继续生成？9* Transformer 中 Attention 的本质是什么？请从数学角度解释。10* 为什么在计算 Attention 时需要进行Scaling11* Self-Attention 和 Cross-Attention 在作用和输入来源上有什么区别？12* 面对极长序列Attention 的 O(L^2) 复杂度问题目前有哪些主流解决方案？13* 在 Agent 多轮对话任务中，Attention 机制的局限性体现在哪些方面？14* 为什么模型在长上下文对话中容易出现“信息遗忘”？有哪些缓解机制？15* 介绍 SFT的流程，以及如何构建高质量、多样化的数据集？16* 在什么业务场景下，必须引入 RLHF 或 DPO 这种偏好对齐技术？17* MinerU 在解析复杂的工业文档（如图文混排）时，具体的处理逻辑是怎样的？18* 在多模态检索中，文本和图片是如何映射到同一个统一向量空间的？19* Ragas 评测框架中的 Faithfulness 和 Answer Relevance 指标的具体计算逻辑是什么？

1、自我介绍2、我看你实习做过差旅报销 Agent 项目,简单介绍下3、这个差旅报销 Agent 是单 Agent 还是多 Agent整体上更接近单 Agent + 多工具协同。系统只有一个主控 Agent，负责理解用户当前诉求、决定调用哪些工具、根据工具结果继续推进流程。OCR、分类、抽取、规则校验这些模块虽然很多，但本质上都是工具，不是独立自治的 Agent，所以不能严格算多 Agent 系统。如果要说架构特点，就是由一个 Agent 负责统筹任务，把工具能力串起来，完成一个完整报销闭环。4、你在这个项目里主要负责哪部分主要负责的是任务理解、工具路由、Prompt 设计、流程编排和结果后处...

很多时候在秋招就已经结束了，春招可能是有些人毁约了，但大概率会先捞92中途面试挂掉的，或者说拒绝offer后，又可以舔回来，不是没有这种事情，对于学历高的，容错是很高的，对于双非同学，我建议是多获取信息，多投公司，投1000家和100家不是一个级别，一开始别限制地区，规模之类的，一定要多尝试，知道自己的市场位置大概是什么水平后才能做更多的选择！