面试agent

问题1：答了一下Agent的灵活性，比Wrok flow更灵活，步骤是动态决策的等。包括还说了大模型注意力机制的捕捉长距离依赖和并行计算能力带来的理解能力和计算速度的提升。问题2，3： 核心传统行业 VS 行业：参考《Agentic Desgin pattern》书上Agent 质量监控这一章，往 Agent更灵活，需要对轨迹监控，以及要对回答的内容做监控 这两点答。问题4.把分类任务用Lora做微调，降低延迟，成本/提高准确性问题5.引用《Agentic Desgin pattern》 书上的两个模式 Prompt chaining和Multi-agent模式。同时讲了深入分析Agent框架和llm中Function calling交互的debug流程。问题7.为啥用agent不用传统技术，可能想让我结合后端架构讲。问题8.我讲了我之前看的BabyAGI源码，讲述任务规划功能。我想试图把这方向从算法拉回工程。讲了Agent设计的框架。算法题：leetcode找众数，但是可能不存在众数，不存在需要打印-1。

一面 9.9号：复杂任务怎么去拆解任务，怎么去更好的调用工具这种模式是模型的自我迭代还是工作流的方式长记忆的介绍存储的时候如果出现了前后的不一致怎么解决的评测这块的准确率是怎么定义的RAG中怎么提升准确率的lora相比于其他的微调方式有哪些优点和缺点训练的数据的质量有什么心得未来的发展的规划愿意转语言吗AI coding的理解自己论文的介绍反问业务二面 9.11号：实习拷打30min怎么提升意图识别的准确率模型微调的时候，哪些部分是比较重要的数据质量高有哪些维度如何做测评的智能体商业化的话，评测怎么去做的更好准确率和召回率上遇到的最困难的点是什么，怎么解决的平台推广后要考虑哪些东西上线后还有什...

1、自我介绍2、介绍实习项目3、为什么做ai agent这个项目4、怎么理解mcp的，和直接调api有什么区别5、你觉得agent这个东西有什么缺点吗，因为目前人们普遍觉得agent好像也没有做出什么特别亮眼的产品或者功能6、如果让你设计一个agent的产品或者功能，你会考虑什么方向的功能7、手撕：力扣93，复原IP地址8、用Linux命令实现功能：在一个日志文件中，每条日志中都有一个client_ip字段记录一个ip，找出该日志中出现最多次的ip9、epoll和select的优缺点，怎么理解异步非阻塞10、项目中MySQL做了什么11、用SQL语句实现功能：一个数据库表中存储三个字段：username、key、value，一个用户会有多条不同的字段记录，越活跃的用户对应字段越多，找出最活跃的10个用户，例：username    key    valuezhangsan    sex    1lisi    sex    0zhangsan    name    zhangsan上面表中zhangsan比lisi活跃，因为他对应两个属性，lisi只有一个12、项目中用redis做了什么13、用redis去存微信朋友圈，你会怎么设计（时间不够了，没让我再想）14、redis中，zset用什么命令实现根据分值倒序排列15、反问

写个面经攒人品，求个意向一面：业务面，简单问简历，几乎没有扩展八股，手撕sigmoid，手撕batch norm，手撕MHA，三个手撕二面：HR，拼多多HR面老几样，问一些工作感受三面：业务面，每个项目掰开揉碎讲，最后手撕逻辑回归，手撕二叉搜索树，中间穿插问各种loss，正则化四面：应该是主管面，但是面试官没有说是不是主管面。问简历，问diffusion发展流程。无手撕 感觉现在手撕更多喜欢撕传统机器学习算法或者偏底层的函数了，大家多查缺补漏。 另外PDD所有面试官，确实是我见过最温和，考察最合理的了，被考住的时候，一般就真的是自己有疏漏，从来没见过故意刁难或者有刁难嫌疑的面试官