04-28 09:14 北京邮电大学 Python 发布于美国
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美团Keeta Agent开发（智能客服方向）一面面经
一、项目深挖
主 Agent 循环
Mem0 记忆系统
RAG 实现细节
幻觉控制
二、技术视野
有没有了解过 Agentic RAG 或 LM-VK（主动式 RAG）这类方案？
追问：它和你现在这套 RAG 的核心区别是什么？
三、开放性问题：智能客服场景设计
跳出健康问诊场景——在外卖平台的智能客服里（B端商户、C端用户、D端骑手），你觉得用 RAG 还是其他方式更合适？你会怎么设计？
面试官给了场景背景：
C 端典型问题：餐品问题、找不到地址、申请赔偿、优惠券使用等
D 端典型问题：派单异常、长时间无单等
面试官后续补充观点：非订单类问题（如优惠券）更适合知识库；订单类问题业务流程复杂，目前用 skill 方式而非知识库。
四、模型训练项目（医疗大模型 SFT + DPO）
简单介绍一下这个项目？训练目标是什么？
SFT 数据是怎么构建的？
DPO 的 chosen / reject 数据是怎么生成的？遇到了什么问题？
评测方法是什么？有什么局限性？
追问：这个项目和上面的 Agent 项目是什么关系，为什么要做这两个？
五、工具使用经验
你用 Claude Code 做 Agent 开发，有什么心得？遇到过什么问题？
追问：你了解 Claude（Code）的底层记忆原理吗？
六、算法题
题目：删除链表的倒数第 k 个节点
考察点：双指针
结果：思路正确（快慢指针），未能完整写出代码
主 Agent 循环
Mem0 记忆系统
RAG 实现细节
幻觉控制
二、技术视野
有没有了解过 Agentic RAG 或 LM-VK（主动式 RAG）这类方案？
追问：它和你现在这套 RAG 的核心区别是什么？
三、开放性问题：智能客服场景设计
跳出健康问诊场景——在外卖平台的智能客服里（B端商户、C端用户、D端骑手），你觉得用 RAG 还是其他方式更合适？你会怎么设计？
面试官给了场景背景：
C 端典型问题：餐品问题、找不到地址、申请赔偿、优惠券使用等
D 端典型问题：派单异常、长时间无单等
面试官后续补充观点：非订单类问题（如优惠券）更适合知识库；订单类问题业务流程复杂，目前用 skill 方式而非知识库。
四、模型训练项目（医疗大模型 SFT + DPO）
简单介绍一下这个项目？训练目标是什么？
SFT 数据是怎么构建的？
DPO 的 chosen / reject 数据是怎么生成的？遇到了什么问题？
评测方法是什么？有什么局限性？
追问：这个项目和上面的 Agent 项目是什么关系，为什么要做这两个？
五、工具使用经验
你用 Claude Code 做 Agent 开发，有什么心得？遇到过什么问题？
追问：你了解 Claude（Code）的底层记忆原理吗？
六、算法题
题目：删除链表的倒数第 k 个节点
考察点：双指针
结果：思路正确（快慢指针），未能完整写出代码
全部评论
哈哈哈，你是老六
门头沟学院 大数据开发工程师
感觉问的不是很多
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