蚂蚁实习 AI应用开发二面分享 70m

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！
1.实习拷打
2.拷打实习
3.拷打第一个项目：MinerU解析过程中如果遇到跨页表格，如何保证表格语义的完整性？讲一下Ragas评测？如果Answer Relevance得分低，如何判断是检索质量问题还是模型能力问题？
4.拷打第二个项目：LangGraph中的State是如何定义和流转的？如果任务节点非常多，如何防止状态对象过大导致内存溢出？你的长期记忆库如何将多轮对话中的信息提炼成结构化的用户画像存到向量库？
5.文档切片时，overlap的作用是什么？如何平衡分片大小与上下文完整性？
6.了解GraphRAG吗？介绍一下
7.当GraphRAG召回大量关联信息后，如何用自反思或CoT在生成阶段过滤掉检索噪声？
8.讲一下ReAct的原理，为什么能提升模型对复杂任务的理解能力？
9.如果模型在调用工具时产生了参数幻觉或语法错误，通常采取哪些自动修正手段？
10.什么是Multi-Agent系统中的中心化编排模式？相比于点对点有什么优势？
11.讲一下Agent的Self-Reflection，它是如何识别输出中的逻辑错误的？
12.如何设计Agent的长期记忆？
13.在执行涉及支付等高敏感操作时，如何实现Human-in-the-loop的干预流程？
14.如何设计一个Skill？大概讲一下
15.对比一下Skill和MCP的区别
16.OpenClaw如何增强Agent对本地文件系统和代码执行环境的感知与操作权限？
17.你如何理解Vibe Coding？有什么经验吗？
18.如何确保自然语言描述的任务逻辑能够转化为可靠的执行路径？
19.什么是上下文缓存？它在处理Agent频繁读取的冗余系统指令时有哪些优势？