快手 暑期实习 Agent算法一面凉经

说真的，别再只会背 RAG、幻觉的基础定义了，我面 AI 岗挂的 5 次，全是栽在看似基础、实则一挖就深的问题上。最开始准备面试，我就背了背 “什么是 RAG”“幻觉怎么产生的”，以为就能应付，结果一面试就被问懵了。面试官根本不会只让你背定义，他会问：你说你懂 RAG，那你做的项目里，召回率只有 30%，你具体是怎么一步步优化的？每一步优化的指标提升了多少？你说能解决幻觉，那在多轮对话场景里，模型前后回答矛盾，你怎么处理？和单轮对话的解决方案有什么区别？你提了 MCP 协议，那它和传统的 API 调用有什么本质区别？实际项目里你用它解决了什么具体问题？踩过哪些坑？你说做过 AI Agent，那你的 Agent 在任务执行失败的时候，会怎么做错误重试和反思？具体的实现逻辑是什么？我才发现，面试官根本不关心你能不能背出定义，他关心的是你有没有真的做过、有没有真的踩过坑、有没有解决实际问题的能力。背出来的答案，和实战出来的答案，面试官一听就能听出来。后来调整了思路，不再死背知识点，而是把自己做的 demo、项目，从技术选型、踩过的坑、优化思路、数据指标，全拆解得明明白白，再去面试，基本都能对答如流。给所有面 AI 岗的牛友提个醒：别只背基础概念，面试官最爱问的，永远是基于实战的深挖问题。没有真实项目经验，就自己动手做个完整的 demo，把每一个技术点吃透，比背 100 道题都管用。