阿里千问AI创作产品面经-Agent方向

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1、你如何把"模型能力演进"拆成一张可执行的效果策略路线图，并做价值判断?(请用你主导过的一个真实项目举例:从机会识别策略拆解落地方案上线验证)
2、给定业务目标:把视频AIGC做成"可规模化使用"的生产力工具，你会如何定义'效果'而不是'"炫技"?
3、你如何把"模型可调用能力(API参数/上下文等)"转成产品可控的效果杠杆?(以一次你做过的参数/链路设计为例)
4、当模型持续迭代带来"质量波动/回归"，你如何设计效果守护与灰度机制?
5、假设你要做电商广告:文生视频/图生视频，强调多镜头叙事与15s成片。你会如何定义上线可用的效果目标与红线?
6、"多镜头&智能分镜调度"这种能力，你如何拆成模型侧与产品侧的交付边界?
7、你会如何设计'人物一致性/音色一致性/多人物稳定性'的指标与评测方法?
8、从0到1做视频AIGC:你如何设计"离线评估线上实验用户采纳复盘迭代"的闭环?
9、视频生成常见范式包括:文生视频、首帧/首尾帧、多图生视频、图+音频口型等。若你做"一键短视频生成"产品，你如何选择能力组合与迭代顺序?
10、算法团队说:'先做参考生视频保证一致性'，业务团队说:'先做文生视频追求多样性与创意爆款'。你如何做决策并对齐里程碑?
11、假设你要做"视频创作Agent"，你会如何划分:规划、工具调用、生成、剪辑编排、验收?
12、你如何判断一个需求应该做Agent(自主决策)还是工作流(确定性步骤)?
13、你如何为Agent设计"效果评估指标"，既覆盖任务成功率，也覆盖创作质量与用户信任?
14、请你设计一套"生成类能力效果质量评估标准"的三层体系:模型目标效果、训练过程质量、用户体验指标。要求能作为算法迭代的Gate。
15、上线后采纳不达预期:你如何复盘并证明问题出在"效果不足"还是"产品路径/成本/时延/心智"导致?