淘天aiagent一面

好难,分享面经攒人品。
· 在Agent知识闭环中,如何设计决定哪些信息进入向量数据库(长期记忆)、哪些进入上下文窗口(短期记忆)、哪些直接转化为模型权重的元记忆?
· 当对话轮数较多且上下文窗口严重不足时,如何在不丢失初始Attention Sink的前提下保持生成的连贯性?
· 详细讲讲你设计的Agent是如何实现的?在“推理-行动”循环中,如何设计来纠正逻辑塌缩或无效工具调用?
· MCP与传统Agent Skills的区别是什么?如何实现在多智能体环境中动态发现并注册跨协议工具?
· 在电商或导购场景下,用户的请求往往高度模糊,Agent如何精准理解这种需求?
· 如何设计一套“主动澄清”决策逻辑?什么情况下Agent应该反问用户,什么情况下应该结合历史画像强行推断?
· 针对包含3个以上工具调用且高频请求的任务,通过什么方式可以压低系统整体的端到端延迟?
· 如何衡量Agent的Planning能力 vs Hallucination Rate?请列举具体的量化评估指标或自动化评估框架。
· 在多Agent协作系统中,不同Agent之间的记忆如何实现隔离与共享?如何避免不同工具间的上下文污染?
· Token过长导致的Attention稀释现象为什么会导致Agent的指令遵循能力下降?
· 摘要总结往往会丢失关键细节,在长文本Agent中一般怎么处理这一块?
· 当候选工具超过100个时,如何设计路由策略?怎么解决检索过程中的召回偏差?
· 在Agent多轮对话任务中,标准Attention机制的平方复杂度在工程落地主要引发了哪些问题?
· 目前有哪些机制可以缓解模型在上下文对话里的“信息遗忘”现象?当对话轮数很多、上下文窗口不够时,有哪些处理策略?
· 为什么在复杂的Agent闭环场景中,仅靠RAG无法彻底解决幻觉问题?模型幻觉在电商这种强事实性场景里怎么治理?
这个问题很现实。比如用户咨询某款运动鞋:“这款鞋参加今晚的‘满300减50’活动吗?”如果模型产生幻觉,随口答复,而实际该品牌属于不参加活动的黑名单商家。一旦用户下单后发现没减钱,就会产生大规模的退货和客诉。
· 面对模型在Agent执行过程中出现的循环调用或陷入思维死循环问题,有哪些解决方法?
· GraphRAG在处理Agent复杂关联查询时的优势在哪里?
· 任务执行远大于单次Token限制时,如何设计以支持断点继续生成?
· 设计一个智能导购助手Agent?描述其感知、规划、记忆和执行四大模块在分布式架构下的协同逻辑。 #Agent面试会问什么?#
全部评论
这么难吗
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发布于 04-11 00:46 四川
这篇面经好熟
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发布于 04-11 14:54 广东
有答案吗
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发布于 04-09 13:35 北京
难怪我过不了
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发布于 04-09 13:22 湖南

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门头沟学院 Java
面试1h左右RAG 架构与检索流程1、为什么引入父子索引?2、为什么在检索阶段引入BM25?(追问)BM25和向量检索是怎样组合的?比例是如何设置的?(追问)整体检索流程是怎样的?从query 到最 终上下文的完整流程是什么?(追问)检索阶段有没有做rerank?使用的是什 么方式?Rerank 与检索结果处理1、rerank后一般返回几个块?(追问)为什么选择这个数量?有没有做过验证?2、rerank后的topK截断是怎么做的?(追问)为什么是这个值?有没有尝试过其他策略?(追问)如果上下文长度不够或过长,你是怎么处理的?上下文工程与记忆机制1、讲一下上下文工程是怎么设计的。(追问)上下文拼接的结构是怎样的?(追问)如何避免上下文过长导致模型性能下降?2、记忆机制是怎么做的?(追问)短期记忆和长期记忆是如何区分和存储 的?(追问)记忆更新策略是什么?Agent设计与工具调用1、Function Calling 是怎么设计的?2、Agent的任务规划是怎么做的?(追问)规划是由模型完成还是通过规则实现?(追问)多工具调用时如何决定调用顺序?(追问)如果工具调用失败如何处理?安全与防护机制1、Prompt注入攻击如何防御?(追问)有没有做输入过滤或规则校验?2、工具调用的安全控制是怎么实现的?(追问)如何限制模型调用敏感接口?(追问)是否有权限控制或白名单机制?限流与系统设计1、讲一下分布式令牌桶限流。2、漏桶算法是什么?3、滑动窗口算法是怎么实现的?(追问)如果使用滑动窗口,结构体中会包含哪些字段?4、滑动窗口和令牌桶相比有什么区别?(追问)如果用Redis实现限流,会使用什么数据结构?基础算法与数据结构1、布隆过滤器讲一下。(追问)会出现什么问题?(追问)如何控制误判率?数据库与索引1、数据库索引失效的情况有哪些?2、like查询会不会导致索引失效?(追问)哪些写法会导致索引无法命中?RAG 评测与数据集1、RAG系统如何评测?2、有哪些评测维度?(追问)常见的指标有哪些?3、评测数据集一般包括哪些内容?(追问)如何构建高质量评测数据?RAG 优化与效果提升1、如果要提升相关度,你会怎么做?2、如果要优化回答效果,有哪些思路?(追问)是优化检索阶段还是生成阶段?(追问)如何验证优化是否有效?系统设计题1、如果设计一个数据处理场景,比如有一千条数据需要求和,你会如何设计处理流程?(追问)如果数据规模扩大到百万级怎么处理?(追问)如何保证计算效率和稳定性?RAG 性能优化1、RAG的性能如何提升?(追问)是从检索、模型还是系统架构优化?(追问)有没有做缓存或并行优化?上下文优化1、当前的上下文是如何处理的?(追问)有哪些优化思路?(追问)如何减少无关上下文对模型的干扰?
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