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.项目中实际 QPS、延迟、数据规模是多少？瓶颈在哪，怎么解决的？3.讲一个你做过的技术选型，为什么选它？有没有更优方案？4.设计一个支持多轮对话+工具调用的 Agent，整体架构怎么拆？5.Prompt 如何设计才能降低 hallucination？有哪些工程手段？6.多轮对话中上下文过长怎么处理？裁剪策略有哪些？7.Agent 调多个工具时，如何做调度、重试和兜底？8.function calling / tool calling 的实现原理是什么？9.一条 query 在 RAG 系统中的完整链路是怎样的？10.BM25 和向量召回各自优缺点？线上如何融合？11.embedding 模型选型时要考虑哪些指标？12.query rewrite / 多 query 扩展的原理是什么？有什么风险？13.rerank 模型为什么必要？一般放在哪一层？14.HNSW 的核心结构是什么？为什么查询效率高？15.IVF、PQ、HNSW 的区别和适用场景？16.向量索引如何支持高并发查询和在线更新？17.embedding 维度过高会带来什么问题？如何优化？18.文档 chunk 如何切分？长度和重叠怎么设计？19.如何解决 chunk 切分带来的语义断裂问题？20.知识库如何做增量更新并保证一致性？21.多模态数据（图文/表格）如何统一建索引？

1.自我介绍2.3分钟介绍项目3.如果系统出现了网络抖动，而不是它真正出现了故障，那这时候你的agent该怎么判断这是因为网络抖动而出现问题4.如果AI agent 给出的排障建议，出现与实际不符的情况，该怎么办（就是问大模型幻觉的处理）5.RAG检索的准确率，是怎么统计的6.RAG知识库系统全链路设计7.Redis三剑客8.Mysql为什么使用B+树9.反问整体下来，面试主要还是场景题，还有两个场景题忘了，八股就问了7，8这两个，然后就是面试官介绍公司业务这些。

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.介绍 motion graphic agent 是什么？整体架构是怎样的？2.项目中是把 skill 直接塞进 system prompt，如果 skill 太多，占用上下文窗口很大，怎么处理？3.如果两个 skill 实际内容不同，但 description 相似，导致 agent 选错 skill，怎么解决？4.你认为 Agent 设计中最重要的部分是什么？5.上下文工程你觉得有哪些需要注意的点？6.了解主流的 Agent 设计吗？7.multi-agent 架构主流的实现方案有哪些？8.multi-agent 的交流一般是靠什么？9.gemini cli 的设计你觉得最重要的部分是什么？10.gemini cli 你觉得有哪些可以优化的点？11.手撕：判断有效括号。

面试很难，还是要多多练习1. 实习介绍2. 拷打25min项目细节3. grpo相对ppo的改进4. 拷打10min+第一篇论文细节5. 介绍一下你最近看过的一篇技术报告6. 介绍一下agent loop7. 介绍一下claude skill的xxx8. 论文拷打9. RL完遇到幻觉你的解决方案10. 什么是蒙特卡洛采样，并讲一下具体应用11. 手写梯度下降求二次函数最小值