04-08 22:20 门头沟学院 Java
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虾皮ai后端开发二面-日常实习
努力拥抱AI中…
1.项目拷打
2.如果你要控制多个 agent，不论是 cursor、codex 还是别的工具，同时开多个的时候，你觉得会有什么问题存在？
3.如果同时开 10 个、20 个，甚至更多 agent，你觉得会有什么问题？
4.怎么管理它们？
5.当 agent 做任务时，它不一定一次就做完，可能需要你反馈、确认、纠正。如果有十几个 agent，你怎么分配跟它们互动？
6.如果要支撑这种场景，技术上应该实现哪些能力？
7.你刚刚定义了 waiting、running、done 这些状态，那你觉得怎么去捕获一个 agent 的状态？
8.现在像 codex 这种是独立程序，如果它没有 API，你怎么实现对它状态的获取？
9.除了 hook，除了 skill 里做打点，还有什么其他方法吗？
10.你有没有用过 skill 里面跑脚本这类能力？
11.如果检测到 agent 一直没响应，或者卡住了，你会怎么处理？
12.那是不是以后人只要对着调度器就好了？只需要做这套编排和管理？
13.除了测试、复盘、对外解释结果之外，你觉得以后程序员还应该重点发力在哪些领域？怎么避免和 AI、和偏商务的人直接同质化竞争？
14.你觉得有什么方法论，可以让大模型从一个非常庞大的上下文里，很精确地找到它真正需要的数据？
15.你刚刚提到 RAG，这种方法在代码库场景里怎么落地？代码是怎么被切成片、变成可检索内容的？
16.如果 RAG 找错了怎么办？
17.Cursor、Claude Code、Codex 这类工具，面对几百万行代码、窗口又装不下的情况，这个问题怎么办？
18.那你知道这些工具大概是怎么实现的吗？
19.从原理上看，一种做法是先把用户提示词丢给模型，让模型决策后再搜索代码；另一种做法是先本地检索，再把结果给模型。各自有什么优缺点？
1.项目拷打
2.如果你要控制多个 agent，不论是 cursor、codex 还是别的工具，同时开多个的时候，你觉得会有什么问题存在？
3.如果同时开 10 个、20 个，甚至更多 agent，你觉得会有什么问题？
4.怎么管理它们？
5.当 agent 做任务时，它不一定一次就做完，可能需要你反馈、确认、纠正。如果有十几个 agent，你怎么分配跟它们互动？
6.如果要支撑这种场景，技术上应该实现哪些能力？
7.你刚刚定义了 waiting、running、done 这些状态，那你觉得怎么去捕获一个 agent 的状态？
8.现在像 codex 这种是独立程序，如果它没有 API，你怎么实现对它状态的获取？
9.除了 hook，除了 skill 里做打点，还有什么其他方法吗？
10.你有没有用过 skill 里面跑脚本这类能力？
11.如果检测到 agent 一直没响应，或者卡住了，你会怎么处理？
12.那是不是以后人只要对着调度器就好了？只需要做这套编排和管理？
13.除了测试、复盘、对外解释结果之外，你觉得以后程序员还应该重点发力在哪些领域？怎么避免和 AI、和偏商务的人直接同质化竞争？
14.你觉得有什么方法论，可以让大模型从一个非常庞大的上下文里，很精确地找到它真正需要的数据？
15.你刚刚提到 RAG，这种方法在代码库场景里怎么落地？代码是怎么被切成片、变成可检索内容的？
16.如果 RAG 找错了怎么办？
17.Cursor、Claude Code、Codex 这类工具，面对几百万行代码、窗口又装不下的情况，这个问题怎么办？
18.那你知道这些工具大概是怎么实现的吗？
19.从原理上看，一种做法是先把用户提示词丢给模型，让模型决策后再搜索代码；另一种做法是先本地检索，再把结果给模型。各自有什么优缺点？
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