AI 应用 / Agent 开发一面、二面面经合集

一共三轮面试
前两轮是业务面，然后就hr面，不过二面面试官和我开玩笑说加速推进不需要三面我不知道其他人是业务2还是3面

二面面试官简直是面了这么多公司印象深刻巅峰！他问了我半小时我问了他四十分钟金句频出😆一起吐槽了很多项目哈哈哈哈

什么现在的agent新东西都没给他太大惊喜都是炒冷饭
大多数自进化都没ground truth都在自嗨
harness本质不就是在model不够强的时候收敛采样空间吗？

二面这里不像是一个面试更像是技术交流主要是自进化相关如何eval 如何获得proxy rewards，在开放世界和项目如何获得这些而不是有清晰可验证的benchmark的情况。

顺便吐槽了一下把benckmark当成优化目标简直就是违背goodhart Law！

一面

1. 能讲讲你的架构是什么？
2. 当铲屎官发出一条消息，这个消息的旅程到底是什么？
3. 猫猫的第一条消息 到底路由到谁，是如何做的这个路由
4. agent的架构过程是什么？
5. 单agent runtime 的loop 是什么？
6. agent工具怎么做：
7. a猫中间完成了一些事情，这时候缺了一些b，b完成是streamable 还是 还是 非 streamable？
8. 如果有一个代码 需要at三只猫，但是每个猫他的风格差异非常大，ci意见 检视意见都很大。，如何收敛？
9. 比如让我设计agent的runtime 上下文应该如何管理？ 工具应该如何管理？什么应该是tool /skills /subagent workflow vs skills
10. 到模型调用的过程中很多时候和toc要产出很多的交付件 有很多badcase 要如何做兜底？
11. a2a mcp stdio sse httpstream这些协议讲一下

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