零跑C++笔试

最近Agent岗位的面试风向变了。以前聊的是大模型能干什么，现在面试官更关心：当大模型“掉链子”的时候，你的架构怎么接住它？逃不开的架构选择：从“全能大脑”到“流水线”面试官最爱问的一类问题是：“你的Agent架构是如何权衡灵活性和确定性的？”很多人习惯设计一个全能型Agent，让它自己想、自己做。但在工业级场景下，这种“盲盒式”架构往往会被面试官质疑。现在的进阶聊法是谈“SOP（标准作业程序）的Agent化”。你是采用顺序流（Sequential）还是分叉流（Branching）？在架构中，你是否引入了“硬代码”逻辑来约束AI的胡思乱想？路由（Router）是如何设计的？是靠模型语义判断，还...

求各位路过的大佬锐评！      

就不投

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...