AI Agent二面-字节实习面经

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？

昨天分析了字节，今天来聊聊腾讯，腾讯目前在招agent相关岗位主要是社招为主，需要有相关经验的人才，不过应届生们也可以对照社招的标准去学习技能一、编程语言与框架Python（核心）+ PyTorch 等深度学习框架C++、C#、TypeScript 等语言部分岗位需熟悉游戏引擎（Unreal Engine、Unity）二、AI/ML 核心能力扎实的深度学习算法基础，熟悉 LLM、BERT 等自然语言处理技术RAG（检索增强生成） 架构设计Multi-Agent 系统设计和开发经验提示工程与上下文优化三、Agent 专项能力Agent 的“规划（Planning）、记忆（Memory）与反思（R...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1、实习拷打2、Agent项目是实习项目还是个人项目?3、Agent在学术上由哪些部分组成?4、Agent如何减少幻觉?在工业场景下怎么做?5、多Agent/多异步任务下，如何防止上下文污染?6、讲一下Agent中的"长短期记忆"7、了解过Agent的设计范式吗?8、Channel和传统的锁(Mutex)在实现并发控制时有什么区别?各自的适用场景是什么?9、Redis为什么单线程?10、当P的本地队列为空或者不为空时，它会怎么去调度G(协程)?11、Redis支持哪些数据结构12、为什么Redis的速度这么快13、如何实现一个类似淘宝搜索框的实时商品名称模糊搜索功能?14、实时输入联想与输入完成后点击搜索在技术实现上有什么本质区别?15、实时搜索通常使用什么网络协议(如WebSocket)?你了解或有使用过吗?讲一下16、请详细说明微信扫码登录的完整流程和背后发生的原理17、在微服务架构中，服务发现和负载均衡是如何实现的?

一面时间：3.23自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）讲解一下图片的评测集是如何设计的评测执行中，有哪些自动化提效的部分agent skill做ui自动化实现细节？测试case的覆盖度如何，通过率大概多少badcase主要集中在哪些部分？针对badcase,解决思路是什么？你编写的功能脚本主要解决了什么问题？代码手撕：如果给你一个包含1000条数据的JSON文件，请你用Python读取它，并统计其中某个字段（如label）的分布，你会怎么做？反问环节。二面时间：3.24自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）你针对图片的评测标准如何构建？定义评测标准之后，是靠人去做吗，有没有自动化...