AI 应用开发一面面经

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1. 请做一下自我介绍。
2. 详细讲讲你那个AI Agent项目的建设背景、落地方案、最终成果。
3. Agent流程较长，你们做了哪些保障措施，让每一步按预期推进？
4. 长任务场景大模型容易产生幻觉，项目中是否遇到过？
5. 针对幻觉问题，你们采用什么方案解决？
6. 置信度通过什么规则、约束来判断，什么情况需要二次确认用户？
7. 多Agent交互、推理多导致上下文膨胀，上下文处理相关机制你了解吗？
8. LangChain框架、LongGraph框架，还有原生手写Agent，三者区别和优劣势？
9. 如果不使用框架，原生实现Agent你写过吗？使用框架的优劣势？
10. 项目中是否涉及知识库建设？
11. 产品迭代更新后知识库容易老旧，知识库如何保鲜、保证准确度？
12. 抛开Agent项目，日常交付、工作中，AI是如何做提效、融入工作流程的？
13. 日常工作中是否会有代码编写、需求交付类工作？
14. 你本地搭建Agent工作流，还是团队有统一工作流平台？
15. 本地Agent工作流遇到异常、边界场景，有没有专门设计处理机制？
16. 对大模型底层原理、传统架构了解多少？
17. 站在交易业务角度，交易流程最核心关注哪些点？
18. 交易系统是直接对接三方支付，还是有统一支付团队做封装？
19. 你在滴滴实习实际参与的是哪些项目？是偏底层基础研发吗？距离业务团队是不是比较远？
20. 如果要保障系统线上稳定性，会有哪些落地思路和方案？
21. 结合简历提到的自动化运维、监控告警，相关体系是如何做的？
22. 你们团队目前对AI的投入和使用程度高吗？
23. 基础架构团队不能大面积使用AI，要做到什么程度才可以信任AI？
24. 你判断AI会对日常工作、产品业务形态带来什么影响？
25. 讲解下拿到缓存一致性验证项目，和AI交互完成开发的完整过程。
26. 这个缓存一致性项目最终结果如何？
27. 项目的测试用例是你给出场景约束让AI生成，还是AI自己产出？
28. 这些异常测试场景，是你告知AI，还是AI自行想到？
29. 之前美团面试通过，为什么选择滴滴？
30. 滴滴已经给到转正机会，为什么考虑看外部机会？

更新约二面