阿里控股简历评估面 3.12

电话面 20min

自我介绍
问项目是不是具体落地的
问实习经历,为什么要去这家公司
问开源项目,以及agent原理和使用
是否了解react 算法和function calling
是否了解agent的相关开发框架

反问
业务是风控算法工程,与AI深度结合
评估面之后正常笔试,面试
base杭州

面完秒发测评和笔试
#阿里求职进展汇总# #实习# #大厂# #软件开发笔面经# #没有实习经历,还有机会进大厂吗#
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MCP(Model-Connect Protocol)与A2A(Agent-to-Agent)作为当前AI领域两大核心协议,主要区别如下:一、核心定位差异1. MCP由Anthropic提出,专注于单个智能体与外部工具/资源的连接标准化,通过统一接口协议实现AI模型与数据库、API、文件系统等异构资源的安全互通,本质是提升单体智能体的工具调用效率。(例如:通过MCP协议,AI模型可直接调用搜索引擎API或操作文档编辑器,无需重复开发对接逻辑)2. A2A由谷歌主导,聚焦多智能体间的协作框架,定义智能体间通信标准以实现任务分配、信息共享等协作能力,本质是构建群体智能的协同网络。(例如:日历Agent与邮件Agent通过A2A协议自动协商会议时间,无需人工中转)二、应用场景差异- MCP的典型用例• 单智能体调用多个外部API(如AI写作工具同时调用搜索引擎、图表生成器和数据库)• 企业系统与AI模型的深度集成(如通过MCP将ERP系统数据实时接入大模型)- A2A的典型用例• 多智能体协同决策(如营销Agent、库存Agent、物流Agent联合制定促销策略)• 分布式任务处理(如文档分析Agent将数据清洗任务拆分给多个子Agent并行处理)三、架构设计差异1. MCP架构采用“插头-插座”模型:定义标准化接口(如数据格式、鉴权流程),外部资源需按协议改造为“插座”,智能体仅需适配统一“插头”即可调用所有兼容资源。(技术实现:通过Schema定义工具描述文件,采用RPC调用机制)2. A2A架构采用“对话式”通信模型:包含智能体发现、能力声明、消息路由等模块,支持异步消息传递与协议缓冲区(Protocol Buffers)数据封装。      
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