Agent开发八股合集真实面经总结版

攒人品中~
1. 什么是 AI Agent?它包含哪些核心组件?
2. 详细讲解一下 ReAct 框架的原理
3. LLM 是如何实现工具调用的?详细讲讲 Function Calling 的底层机制与执行流程
4. 如何解决 Agent 工具调用时的“幻觉”(如编造 API、传错参数)?
5. 为什么 Agent 经常会陷入“死循环”(Loop)?工程中如何兜底?
6.  Agent 中如何实现长文本和长期记忆的管理与检索?
7. Agent 的耗时过长,有哪些工程侧和基座侧的优化手段?
8. RAG 系统和 Agent 结合的形态(Agentic RAG)与传统 RAG 有何核心区别?
9. 当 Agent 需要调用多个工具,或者工具之间存在依赖关系时,调度引擎该如何设计?
10. 如果 Agent 对话上下文窗口溢出或出现“记忆遗忘”(Lost in the Middle),该如何处理?
11. Agent 在实际生产落地(例如自动化运维 AIOps、智能客服)中遇到的最大痛点是什么?如何解决?
12. 什么是 Multi-Agent 系统?
13. Agent 复杂任务分解的常用策略是什么?
14. 什么是 Self-Reflection机制?在代码生成或故障排查 Agent 中如何应用?
15. 如何设计 Agent 的流式输出以提升用户体验,特别是包含工具调用和多次大模型交互时?
16. 开源模型的 Function Calling 能力较弱,如何通过微调或 Prompt 提升?
18. Agent 的Planning模块有哪些主流的实现方式?(如 Step-by-step 与 Plan-and-execute 的对比)
20. Agent 的推理(Reasoning)范式有哪些?(CoT / ToT / GoT 等)
21. Agent 的记忆机制有哪些分类?(Short-term / Long-term / Working Memory)
23. 在多智能体协同中,如何解决 Agent 之间的冲突或无限争议问题?
24. Agent 开发中的系统安全风险有哪些?(如 Prompt Injection、沙箱逃逸、越权执行)如何防范?
25. 做 Agent 开发,对底层 LLM 的能力(如指令遵循、长文本解析、结构化输出)有哪些具体要求
27. DSPy 是什么?它在 Agent 提示词优化和流程构建上有什么优势?
28. 基于强化学习的 Agent与传统基于 Prompt 的 Agent 有何区别?
29. 如何让 Agent 具备自我学习或经验沉淀的能力?
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4.8二面 4.14收到感谢信一、项目相关1. 你先做一下自我介绍。2. 你在这个开源社区里贡献了多少代码?3. 你在这个社区里做了多长时间?4. 你喜欢开源吗?为什么?5. 你觉得你一面聊得怎么样?6. 你做过互联网系统吗?比如服务端程序、接口设计、和客户端交互这类。7. 你学过数据库吗?用过数据库吗?8. 你在认证模块里用数据库存了什么?9. 你怎么判断一个 Token 是有效的?10. 密码是前端传过来的吗?前后端传输过程中有没有加密?二、数据库与认证11. 相同密码哈希后结果也相同,如果数据库被脱库,攻击者撞出一个密码后,不就能反推出所有相同哈希值的密码了吗?12. 你了解密码加盐吗?加盐是干什么的?为什么要加盐?13. 你这个盐是什么时候加的?是固定盐还是随机盐?14. 如果 Token 和用户信息存在同一行里,一个用户是不是只能有一个 Token?15. 如果用户在电脑和手机同时登录,想只失效其中一个登录态,应该怎么设计?三、系统设计16. 如果每次校验 Token 都查数据库,像微信这种高并发场景数据库扛得住吗?怎么优化?17. CDN 适合存什么?Redis 应该部署在哪里?四、计算机网络18. HTTPS 是怎么防止中间人攻击的?19. 怎么判断服务端发过来的证书是合法有效的?20. CA 是什么?客户端从哪里拿到 CA 的公钥?21. 每建立一个 HTTPS 连接,都要向互联网请求一次证书吗?证书链是怎么工作的?五、操作系统22. 说一下进程和线程的区别,能有多细说多细。23. 操作系统能感知到协程的存在吗?24. 你写过协程相关的程序吗?六、算法题25. 螺旋数组:按螺旋顺序遍历或填充一个 N×N 的二维数组,N 可以是奇数也可以是偶数。26. 二叉搜索树范围查找:给一个二叉搜索树和区间 [low, high],找出所有值在范围内的节点,并按顺序输出。要求先按非递归实现,后面放宽为递归,并考虑剪枝优化。七、个人相关27. 你觉得你有哪些优点?28. 你觉得自己有哪些需要继续提升的地方?---## 反问环节1. 如果实习生进去的话,主要会负责哪个业务?- 目前很多团队都在招,比如钱包、收银台等,后续会根据面试情况和个人兴趣做分配。钱包侧主要涉及余额、余额明细、转账、提现、充值;收银台侧主要涉及支付方式渲染、支付方式绑定等后台功能。2. 进来以后主要会做分布式业务吗?- 主要还是做后台开发,做互联网后台程序。3. 你觉得我还有哪些地方可以提升?- 如果想进互联网公司,互联网后台相关基础需要系统补一下,比如数据库使用、高并发下的常见处理方式、CDN 的使用场景,以及高并发、数据一致性等常见问题的基本原理和成熟方案。
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1、自我介绍 2、3min2、面试官介绍部门,说之前的jd有点老了,现在部门主要是做内部的ai提效工具 3min3、我反问说主要是用ai做自动化测试(因为jd里提到很多测试的内容)还是说用ai写代码。面试官说都有4、拷打第一个项目。问我为什么想做一个舞蹈训练平台。他好像对姿态分析那块很好奇,我只说了个大概,用mediapose做姿态识别人体节点,再用向量余弦比较相似度,返回一个实时的相似度分数以及一个最终的评分,再用llm生成一个总结性的建议。面试官感觉我说的不是很清楚,一直问我具体的数据结构,还问我这个实时性是不是真的实时,以及如果出现了一个动作错了会不会导致后面一大串都很错…确实有道理,他是我面这么多场一面第一次这么细致的。我就说我只做了视频一开始的对齐,后面的确实还没考虑到。面试官建议说可以分段做姿态分析。5、拷打第二个项目。他说你这个rag的项目看起来挺简单的(好吧我自己做的时候感觉想法还蛮有创意的嘞),说这个项目是用来做什么的?(他好像很关注项目的实用性)我就扯传统RAG难以解决跨文档检索、可能语义断裂,引出来语义图谱GraphRAG的构建过程,然后还做了溯源,方便查文献blabla你这个路由是怎么设计的?LangGraph的链路是啥样的?6、手撕:第K大的数差点差点忘了怎么建堆,还好最后出来了7、ai场景题:”我这儿有很多不同格式的日志、文档,格式各不相同且分散在各处、中间的解析还可能出现问题,如何通过ai来提取出车速这个字段(车速也有可能命名各不相同)“(唉好抽象完全没听懂又给我讲了一遍,我就先问就抽取这一个字段有必要用到ai嘛哈哈哈哈哈)”我只是假设,也可能要抽取其他字段。“emmmmmmmmm那可能要首先统一一下数据格式,比如都统一成json或者字典”对,然后呢“emmmmmm主包实在想不出怎么回答,就开始套RAG,大概是要分成预处理层、在线问答层、想加的话可以加个评估层,然后ATO循环,直到回答正确。然后说了说RAG每层的大概流程,真没招了,只会扯这些。8、”如果上面的问题用OpenClaw呢,要求在问题可能会有点模糊的情况下也可以返回答案?“(我简直要汗流浃背了,openclaw原来还可以干这个吗)我感觉有点奇怪,就先说我理解的OpenClaw的优势 一个是可以接IM、一个是有强大的本地权限,这个用户他有这么大的权限吗”有的,或者说我设置个权限的弹窗,这个很好解决的“emmm真不知道咋回答了,就硬着头皮说首先肯定要把用户模糊的问题确定化,预先设置一些可能的其他情况,模糊的问题咱不能掌控,可以量化的问题一定得先做好,(在线扶额,实在编不下去了)”这个问题你想的可能比较简单,但现实执行起来还是有点复杂的,涉及到很多人员的问题,比如这个资料你得去找不同的人要啊“(剩下面试官说的没听懂9、反问后续面试流程组里人员情况平时开发用什么ai工具,他们买了企业版copilot,竟然还自研了蔚来的Claw(真开始全员Claw了总共55min,没有八股的面试还挺爽的哈哈哈,就是听不懂面试官的场景题(苦笑)
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