聊聊Agent实习

总结一下最近面试的 agent 实习面试,包括深信服,anker,minimax,万物云,吉比特
整体感觉是:
不再考 “你会不会用大模型”,而是考 “你能不能把 Agent 系统跑在真实工程里”。
下面把我遇到的高频 Agent 面试题,按模块系统性总结一下,供后来者参考。
一、Agent 在学术 / 工程上是如何拆分的?
高频问题:
Agent 在学术上由哪些部分组成?和普通 LLM 应用有什么区别?
二、上下文工程 vs Prompt 工程(几乎必考)
高频问题:
上下文工程和提示词工程有什么区别?
三、如何减少幻觉(Hallucination)
高频问题:
Agent 如何减少幻觉?在工业场景下怎么做?
四、多 Agent / 多异步任务下,如何防止上下文污染?
五、RAG 流程(几乎场场都有)
六、MCP vs Tool / Function Calling
七、工程基础
Redis 为什么单线程?
HTTPS 握手流程?
经典算法(课程表 / 拓扑排序)
SFT/PPO/DPO/GRPO 的区别,微调一个大模型的流程是什么样的? #聊聊Agent开发#
全部评论
我的也可以和楼主的结合一下
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发布于 02-11 18:03 北京
你是我见过最帅的牛客男孩
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发布于 02-11 09:06 四川
大佬怎么回答的可以简单说说吗
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发布于 03-01 19:44 上海
最后去了哪个
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发布于 02-10 16:14 湖北
面试问题已经开始革新了
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发布于 03-11 14:10 安徽
同学拼多多暑假实习机会考虑吗?团队氛围好,工作内容挑战性强,转正薪资待遇极具竞争力。可一对一帮查进度,解答过程问题。
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发布于 03-05 22:36 上海
SFT/PPO/DPO/GRPO,这个似乎经常被问到诶
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发布于 03-05 15:54 河北
你是我见过最帅的牛客男孩
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发布于 03-04 11:15 北京
佬最后去了哪里
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发布于 02-24 17:41 四川
深信服面了?
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发布于 02-16 11:14 北京
借楼,谢谢!!希望对大家有帮助。 帮转-小红书视频剪辑Agent开源项目 帮转-求star FireRed-OpenStoryline 基于本地部署项目,使用起来更丝滑哦 github开源链接: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline/tree/main hugging face网页版体验链接: https://fireredteam-firered-openstoryline.hf.space/ RedTech公众号宣传推文: https://mp.weixin.qq.com/s/tr-SEjZp6fNVS6IrjIbCRg
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发布于 02-12 22:29 江西
面试题重合度这么高
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发布于 02-10 16:15 湖南
感谢整理
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发布于 02-10 16:14 北京

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05-09 06:25
门头沟学院 Java
还是太菜了,下去沉淀一下1.深入剖析ReAct框架的局限性,并在此基础上,详细解释Plan-Then-Act、ReAct + 轻规划以及Tree/Graph Planning(如ToT、LATS)这三种范式的核心区别、适用场景和各自的优缺点。 ​2.请阐述“思维链”(Chain-of-Thought, CoT)与“规划”(Planning)的本质区别。为什么说CoT仅仅是“将推理过程写出来”而Planning是生成一个“可执行的任务表”?请用具体例子说明。 ​3.在处理一个需要多步工具调用的复杂任务(例如“调研三篇关于RAG+RL的论文并输出中文总结”)时,如何设计一个鲁棒的规划机制来应对中间步骤的失败(如某个API调用超时或返回数据格式错误)请描述具体的重试、回滚或重规划策略。 ​4.详细解释Tree-of-Thoughts (ToT) 或类似LATS(使用LLM进行蒙特卡洛树搜索)的框架是如何工作的?它们与传统的线性规划相比,在探索最优解题路径上有何本质优势? ​5.在Agent推理过程中,经常会出现“推理断层”或“结果与目标偏离”的问题。请结合具体技术或你的实践经验,说明如何通过提示工程、记忆机制或架构设计来缓解或解决这一问题。​6.请深入剖析大模型Agent的“长期记忆”模块。在设计一个能够持续运行、与用户长期交互的Agent时,你会如何设计记忆的存储结构(如向量数据库、图数据库)、更新策略(如记忆合并、遗忘机制)、检索机制(如重排序、混合检索)来确保记忆的高效和准确? ​7.当历史对话记录非常长时(远超模型上下文窗口)你有哪些策略来优化记忆的查询效率并保证关键信息不丢失?请比较“滑动窗口”、“总结压缩”、“向量检索”等不同方案的优劣。 ​8.什么是“混合检索”(Hybrid Search)?请解释为什么在工业级RAG系统中,纯向量检索往往不够用,需要结合关键词检索(如BM25)。请给出一个具体的业务场景,说明混合检索的必要性。
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