27实习面经-同花顺agent开发一面

1️⃣一面（Code Agent 代码生成方向）1. 工程级Code Agent在处理项目上下文、生成代码时会遇到哪些核心挑战？2. 当前主流Agent框架在技术演进上有哪些关键改进方向？3. 如何系统性保障AI生成代码的质量、安全性与可控性？4. 有哪些有效手段可以验证AI生成代码的正确性？5. AI代码生成完成后，是否可以直接上线？还需要经过哪些关键环节的校验与治理？6. AI生成代码的技术在哪些场景下更具落地价值？又存在哪些应用边界？2️⃣二面（Agent应用开发方向）1. 2026年的Agent应用开发，相比往年在技术范式与落地模式上有哪些显著变化？2. 你当前参与的Agent应用开发项目采用的是哪种架构？是否接触过HANAS这类新兴模式？3. 在渐进式披露的架构设计下，是否还需要依赖RAG能力？二者的关系是什么？4. 你开发的Agent应用解决了哪些传统方式难以处理的核心问题？5. 请介绍一下你在Github上参与贡献的开源项目，以及你在其中承担的工作。6. 当初你是如何参与到这个开源项目中的？7. 在Agent开发中，上下文工程最关键的工作是什么？8. 你是否了解Cloud、Open Cloud这类主流Agent框架？它们的核心实现逻辑是什么？9. 你在Agent开发项目中遇到过最棘手的技术难题是什么？10. 你是如何定位并解决这些难题的？这次经历带来了哪些技术沉淀？11. 你后续的职业规划中，更倾向于什么样的岗位和业务方向？12. 你在校的学业水平处于什么水平？身边同学的求职与学习情况如何？13. 你更倾向于在哪个城市工作？为什么？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

#腾讯2025实习生招聘##腾讯##发面经攒人品#最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 8 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。## 1. 腾讯｜AI应用开发后端实习生｜未知- 日期：2026-04-24- 关键词：Agent面经- 难度：4 星- 标签：技术面 / 约55分钟 / 有代码题- 技术栈：Agent、RAG、后端开发、DFS、设计模式### 面经总结面试重点围绕AI应用后端项目深挖，考察多Agent编排、失败重试与金融安全场景设计，并涉及RAG知识库热更新和基础算法题。### 高频问题1. 【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用？为什么没有上线？2. 【Agent与工具调用】...

继续来分享下最近的面经~1.实习拷打2.知识库主要存的什么内容3.底层用什么存的4.除了向量检索还有别的检索方式吗5.有多少key key和value 存的啥 咋存的 咋检索的 混合检索咋做的6.调研过哪些embeding模型7.BM25的算法原理8.上下文窗口限制怎么做的9.文档怎么切割的10.有表格或者图吗11.如果有一个跨页的表格该怎么去处理12.mysql索引的优缺点13.用什么vibe coding工具14.ai coding：扫描日志文件作一些输出，生成可视化图和结果分析文件

你觉得多个小 agent 是分成多个子 agent 好，还是在一个母 agent 下管理好？CLI 和 MCP 有什么区别？你目前为什么会想要离职/跳槽？如果 offer 你，大概什么时候能到岗？你有尝试过 AI coding 编程吗？用下来感觉如何？Claude Code 和 Cursor、Trae 的区别是什么？Claude Code 在非编程任务上的泛化能力怎么样？你了解 Claude Agent SDK 吗？你了解过其他 agent 框架吗？比如 AgentScope、LangChain？你觉得Cursor更像是哪种模式（ReAct / Plan-Execute）？你觉得 Claude...