建信金科

一面 10.31
1、一分钟自我介绍
2、科研
3、项目
4、意向地
5、有无亲属、能否接受调剂
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二面 11.2
科研属于什么领域?创新点?
你最难度过的一段时间是什么?
Java中的多态是什么?
你的不足?如何改善?
项目B是为哪边做的?效果怎么样?
---------------------------------------

三面 11.5
人工智能伦理问题,如何看待?
团队和个人利益冲突如何抉择?
开发和算法有什么关系?你两种技术栈(Java/Python)都有,是不是太杂了?
没有金融相关经历,为什么选择本公司?
从哪听说本公司?
全部评论
不问技术,不考编程?
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发布于 2023-11-02 23:20 江苏
统一回复,武汉,人工智能岗
3 回复 分享
发布于 2023-11-05 19:30 安徽
没有拷打项目吗?也没有算法拷打吗?
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发布于 2023-11-19 07:57 四川
线上还是线下面的
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发布于 2023-11-18 14:57 四川
哪个事业群呀
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发布于 2023-10-31 15:35 广西

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多智能体系统(Multi-Agent Systems)让一群AI Agent分工协作,看起来效率很高,但实际落地时,单个Agent的问题会被成倍放大:流程容易卡死、幻觉连锁传播、Token成本失控。以下是2026年生产环境中最常见的6个坑,以及对应的避开方法。1. 所有Agent都用同一个大模型现象:规划层、执行层、审计层统一用同一个强模型(比如全用Claude 3.5或Grok 4)。为什么坑大:思考能力强的模型被用来跑简单工具调用,Token成本直接拉高;同时不同Agent的输出风格互相干扰,幻觉更容易在链路中放大。避法:分层选模型。规划层(Supervisor)用思考强的模型,执行层Worker换更快、更便宜的专用模型(Qwen3、DeepSeek等)。混合使用能把整体Token成本降低约70%,每个Agent也更专注自己的角色。2. 只靠Prompt记录历史,不做状态管理现象:Agent之间的对话历史直接塞进Prompt,让它们“自己记住就行”。为什么坑大:任务稍长或出现分支,上下文就混乱,前面的决策后面被遗忘,或者重复执行无效步骤。避法:必须采用有状态的图结构(Stateful Graph)或Checkpoint机制。LangGraph在这方面做得成熟,每一步状态都能持久化、回溯和调试。不要把全部记忆压在Prompt上,那不是生产级做法。3. 缺少Verifier和人工干预节点现象:Agent数量增多后,一个Worker的幻觉直接传给后面的分析和写作Agent,最终输出看着合理,实际使用就出问题。为什么坑大:错误在链路中快速传导,生产环境风险极高。避法:在关键节点强制加入Verifier Agent,专门负责事实检查和一致性校验。同时在高风险步骤保留Human-in-the-Loop(人工审核点)。2026年成熟系统几乎都会在全自动链路中加把关机制。4. 工具集成和Agent间通信全靠自定义胶水代码现象:自己手写代码去连接工具、传递消息。为什么坑大:维护成本高,换框架或需要扩展时要重写大量代码。避法:优先采用标准协议。MCP(Model Context Protocol)让Agent以统一方式发现和使用工具,像插统一的“USB接口”一样接入浏览器、API、数据库。A2A(Agent-to-Agent Protocol)负责Agent之间标准发现和委托任务。2026年主流框架都在支持这两个协议,用它们能大幅减少自定义代码,系统也更容易跨框架扩展。5. 一上来就用完全去中心化的Swarm模式现象:所有Agent平等协作,追求“涌现智能”。为什么坑大:复杂任务容易出现死锁、互相等待或输出冲突,调试难度极大。避法:大多数生产场景先从分层结构(Hierarchical)入手——上方Supervisor负责拆任务、分配和汇总,下方是专注的Worker。系统跑稳后再在局部引入Swarm式的并行协作。分层结构控制力强、审计方便,是2026年企业落地最广泛的模式。6. 忽略整体成本和监控现象:集群跑起来后,Token消耗、延迟、错误率失控,尤其是多个Worker并行执行时。为什么坑大:账单和系统稳定性同时出问题。避法:从一开始就接入可观测性工具(LangSmith、Langfuse等),实时监控每个Agent的调用次数、Token用量和成功率。定期压缩记忆,避免历史越积越多。同时设置预算阈值和自动降级机制(复杂任务失败时切换到更简单的流程)。搭AI Agent集群,本质上是搭建一个“数字员工团队”。团队越大,分工必须越清晰,协作协议必须越标准,检查机制必须越严格。避开以上6个坑,系统才能从“看起来能跑”变成“真正稳定、好维护、成本可控”。原文:https://x.com/dss_ws14043/status/2038804249669411229,个人推特。
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