AI大模型实习三面面经

三面类似于主管面、综合面试由大模型算法leader考察候选人综合潜力

1. Web3 / 币安 / 公链理解

问题：

你对 Web3 或加密货币有了解吗？

知道币安是做什么的吗？

Solana 和 BSC 有什么区别？

回答要点：

币安是全球头部加密货币交易平台，核心业务包括现货、合约、理财、钱包、Web3 基础设施等。

Web3 强调链上资产、去中心化身份、智能合约和开放金融生态。

Solana vs BSC：

Solana：高性能公链，主打高 TPS、低延迟、低费用，生态偏高频交易、DePIN、NFT、Meme 等。

BSC / BNB Chain：EVM 兼容，依托 Binance 生态，开发迁移成本低，用户和资金入口强。

简单总结：Solana 更强调性能，BSC 更强调生态入口和 EVM 兼容。

1. 实习和项目深挖

问题：

自己挑一段实习经历讲。

挑一个最有含金量的项目讲。

然后围绕项目持续追问。

回答结构：

项目背景是什么？

你负责哪部分？

技术方案怎么设计？

遇到什么难点？

最后效果如何？

如果重做会怎么优化？

重点：

项目不能只讲概念，要能讲清楚具体实现。

如果简历写了 Agent、OpenClaw、Hermes、Claude Code、Codex，要准备被追问架构细节。

1. Agent 消息链路

问题：

在 OpenClaw / Hermes Agent 中，用户给 Agent 发送一条「你好」之后，完整数据流是怎样的？怎么得到回复？

回答要点：

<pre class=" prettyprint"> 用户输入 → 平台入口 / Client → Gateway / Adapter → 消息格式标准化 → Session / Conversation 管理 → 构造上下文 Context → 调用 LLM → 可选 Tool Call → 生成最终回复 → 平台格式转换 → 返回给用户 </pre>

展开说明：

用户在 CLI、Web、Telegram、微信等入口发送消息。

Gateway / Adapter 把不同平台消息统一成内部格式。

Session 层加载历史对话、用户信息、memory、system prompt、工具列表。

Context Manager 组装模型输入。

LLM 返回文本回复或 tool call。

如果有 tool call，Agent 执行工具后再把结果交给模型继续生成。

最后经过格式化和平台适配，发回用户。

1. Claude Code / Codex 上下文压缩

问题：

Claude Code 和 Codex 的数据压缩怎么做？

上下文压缩机制是什么？

有没有看过源码？

如果没看过源码，怎么做自己的 Agent 项目？

回答要点：

如果没看过源码，不要硬编，可以说：

<blockquote style="border-left: 4.0px solid rgb(240,240,240);padding-left: 12.0px;color: rgb(153,153,153);margin-left: 0.0px;"> Claude Code / Codex 的完整内部实现我没有完全看过，但我了解 Coding Agent 常见的上下文管理和压缩机制，也可以按工程需求设计自己的方案。 </blockquote> 常见机制：

滑动窗口： 保留最近对话，丢弃较旧内容。

摘要压缩： 将旧对话总结成任务状态、约束、决策和 TODO。

结构化记忆： 用 JSON / 状态对象保存目标、计划、修改文件、开放问题。

代码检索： 通过文件树、grep、AST、LSP、symbol index 找相关代码片段。

工具结果压缩： 长日志只保留错误栈、exit code、关键路径。

RAG： 对历史对话、代码片段、文档建立索引，按需检索注入上下文。

自己的 Agent 可以这样做：

明确任务类型和上下文预算。

最近消息保留原文，旧消息做摘要。

文件按需检索，不全量塞进 prompt。

工具输出截断，只保留关键结果。

记录每次 prompt 组成和 token 使用量。

用任务完成率、测试通过率验证压缩效果。

1. 面试总结

这轮重点不是算法题，而是考察：

是否了解币安和 Web3 基础。

项目是否真实做过。

是否理解 Agent 工程架构。

是否能讲清楚上下文管理、工具调用和压缩机制。

一句话总结：

<blockquote style="border-left: 4.0px solid rgb(240,240,240);padding-left: 12.0px;color: rgb(153,153,153);margin-left: 0.0px;"> 三面更偏系统理解和项目真实性，尤其是 Agent 项目会被深挖，不要只会说“调用大模型 API”。 </blockquote>