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给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.如果让你设计一个支持多Agent协作的系统架构，你会如何设计前端部分?2.如何衡量一个AI Agent前端产品的性能和用户体验?3.在AI落地过程中，如何平衡"灵活性"与"确定性"?4.谈谈前端在端侧Al(WebLLM/Transformers.js)方向的探索价值。5.聊聊你在项目中遇到的最复杂的一个AI交互场景，你是如何解决的?6.如何看待AI时代下前端工程师的角色转变?7.如果项目需要支持多语言(国际化)，AI自动翻译和传统i18n方案你如何取舍?

前言这是我的agent系列文章的第2篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。传统编程与 Workflow 是 “人提前定好所有逻辑”，Agent 是 “AI 自主做决策”—— 这一本质差异，让它能解决前者搞不定的问题，成为更具差异化的新交互范式。一、三者核心对比表开发技能需掌握编程语言、算法等专业知识理解编程原理 + 图形化工具...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.Transformer中Attention的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？2.在Agent多轮对话任务中，你觉得Attention的局限性体现在哪些方面？3.简要介绍一下SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的Post-Training还有哪些？它们之间的目的有何区别？4.什么是RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索＋模型生成的流程有何不同？如何评估一个RAG系统是否work的？5.PPO和DPO在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？6.项目里的Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？7.项目提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？是否有异常fallback策略？8.Agent评估体系包括哪些维度？如何衡量planning能力 vs hallucination rate？9.项目里微调Qwen，选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的？10.Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？11.场景题：假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？12.代码：岛屿数量

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 看一下你的 AI 基础。介绍一下transformer 基本原理？解释一下注意力机制？解释一下什么是扩散模型？2. 讲一下你对 agent 和 Workflow 的理解3. 你知道 lovart 吗？你认为他是 agent 还是 Workflow？你怎么判断的？4. 目前这种产品二次编辑能力很差，让你来设计这个二次编辑功能你会怎么做？subject agent 的设计思维考察（意图、环境、function）5. 聊点业务上的，目前广告产品已经有很多工具能力，生成素材、投放等工具，目前我们有两个策略：A-all in one ，B 让做多个产品。你支持什么策略？为什么？6. 好在你的理解上，以广告素材生成为例，我们不只做工具，如何证明这个功能/产品的商业价值？工具生成的内容 reward 如何衡量？7. 好的，想象一个场景。我们希望打造一个产品，用户做广告不再是过去哪个先建广告组、做素材、定目标···而是交给 agent，用户只需要输入商品和基本信息，其他交给 agent 去做。那在这个过程中，main agent 发出指令，subject agent 执行。如果 subject agent 认为需要再做一个素材，这个过程应该如何流转？这个关系你会如何思考设计？