蔚来Agent平台开发面经分享 27实习

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 你这个状态机整体流转是怎样的？关键节点分别是什么？2. Human-in-the-loop 放在哪一段，为什么放这里？3. HIL 后面的节点是什么，分别负责什么？4. 为什么这里一定要做幂等？不做会出什么问题？5. 同一份配置算出来的哈希是不是固定的？什么情况下会用同一个哈希再次触发 Jenkins？6. 这个哈希在你系统里表示的是同一个任务，还是同一类任务？7. 你们拿哈希去查任务时，结果是唯一定位，还是可能存在歧义？8. 如果网络抖动、服务挂了，哈希和任务状态怎么处理？9. 如果任务执行中会话断了，怎么恢复？如果 Jenkins 还在跑，怎么重新接回来？10. 如果会话断了、服务也挂了，这个任务还能不能恢复，靠什么恢复？11. 如果配置没变、哈希没变，但我想重新触发，幂等机制会不会把它拦住？你怎么设计“重试”和“重新发起”？12. 自动重启能不能做？如果做，重试逻辑、超时逻辑、人工介入边界怎么划分？13. 任务状态有没有必要持久化？应该放 memory，还是独立状态存储？14. 你的记忆是怎么分层的？哪些信息进短期上下文，哪些信息进长期记忆，哪些信息只进任务状态？15. 你们现在上下文大概能承接多长？30 轮裁剪是怎么裁的？16. 如果复杂任务 30 轮结束不了，长链路上下文怎么压缩、提炼、续接？17. 你怎么保证压缩之后不丢关键任务信息？18. 你对 Agent 范式怎么理解？ReAct 和 Reflection 分别是什么？19. ReAct 里人能不能介入？一般介入哪些节点？20. Reflection 比 ReAct 多出来的核心价值是什么？它能不能真正解决死循环？21. 如果系统进入死循环，除了人工介入，你还会加哪些机制让它停下来？两道AI Coding，一道在平台写，一道用自己的ide

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...

应届薪资没有2w是不是就废了