Agent算法一面、二面面经

一面 1. 简单做一下自我介绍。 2. 讲讲多Agent这套方案整体业务背景，说说你对多Agent整体架构设计的理解。 3. 在多Agent系统内部，各个智能体分别承担什么样的职责分工？ 4. 整个多Agent体系采用了分层架构，具体分层逻辑是如何设计落地的？ 5. 如果某个子Agent运行异常，出现崩溃、超时或者任务执行失败的情况，系统会设计什么样容错兜底机制？ 6. 当前这套多Agent系统整体任务完成成功率表现如何？ 7. 在项目流程当中，是否会由Agent自主调用工具skills？ 8. 是否可以交由大模型本身来动态编写skills？比如我们只给模型下达修改目标、明确修改方向，由模型完成工具代码改动。 9. 系统的长期记忆模块选用什么存储方案，记忆片段的匹配检索逻辑如何实现？ 10. 聊聊你项目采用的整套评估手段。 11. 介绍下你校园相关项目，讲清楚项目整体实现思路。 12. 动态路由模块拆解之后，包含哪些子模块？ 13. 项目里面因果驱动的机制是怎么实现的？ 14. 实验所使用数据集，是直接使用公开现成数据集吗？ 15. 最终验证效果，主要依靠下游任务指标做对比吗？ 16. 算法题：区间差集问题 17. 编码实现带温度系数的Top‑K采样，入参包含logits、top‑k数值、温度temperature参数 18. 反问环节，向面试官提问业务相关问题 19. 面试官反问：你主观上会不会和咱们这块业务存在适配问题，是否会对该业务方向缺乏兴趣？ 二面 1. 请做一个简单自我介绍。 2. 挑选一个你最熟悉的项目，完整展开介绍。 3. 结合真实业务场景，讲讲这套方案实际落地使用案例。 4. 项目架构设计了三级记忆体系，为什么不能直接用单级架构完成，引入三级结构的必要性是什么？ 5. 短期记忆直接复用对话上下文即可，那中长期记忆部分是如何做处理维护？ 6. 记忆数据需要落库保存，记忆相关标注工作是否交由大模型自主完成？如何校验落库记忆数据的正确性？ 7. 项目里面记忆数据整体规模大概是什么量级？ 8. 如果要对记忆模块做效果评估，会设计哪些评估指标，举个例子比如记忆覆盖率怎么测？ 9. 相当于对知识库文档做质量打分校验：是不是依据这份知识被调用之后是否成功解决问题，反过来给文档打上可信度标签？ 10. 项目提到双引擎存储+混合检索策略，请问具体是哪两套存储引擎？ 11. 两套存储引擎分别服务中期记忆、长期记忆，还是分配别的用途？ 12. 生成向量嵌入的时候选用什么向量模型？ 13. 混合检索由向量检索+字面检索共同构成，字面检索的实现原理是什么？ 14. 算法题：生成有效括号；面试官继续追问多种不同实现思路，探讨二种、三种解法的优劣。 15. 确认实习情况：你目前正在一家公司实习，过往还有异地的一段经历，如果正式入职，是否接受base定在实习所在城市？ 🌟如果同学想免费规划算法岗学习路线以及了解项目／保拿辅导的具体信息，欢迎后台咨询，支持大模型／多模态／搜广推／ Agent 等热门方向。