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面向Agent 开发工程师相关面试,围绕系统设计、RAG、问题解决、故障排查、MySQL等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

23 道题目建议用时 69 分钟专项面试练习

全部题目 23 道题

13

ChatGPT 这种对话 Agent 的会话表和消息表字段怎么设计?

考察对话系统数据模型设计能力,包括会话与消息的关联、扩展字段。
14

RAG 系统流程?如何提高准确率?

考察对 RAG 全流程的理解以及优化检索准确率的方法。
15

RAG 回答错了,你会先换 embedding 模型吗?请说明你的排查顺序。

考察候选人是否具备沿 RAG 链路定位最早偏差的结构化排查能力,而不是一上来就归因于模型或 embedding。
16

直接给正确材料模型就答对了,能说明 embedding 有问题吗?

考察候选人能否区分“一次答对”与“组件归因”,并说明如何用受控实验定位问题。
17

对话太长了,直接总结一下再继续可以吗?压缩上下文时哪些内容不能丢?

考察候选人对上下文压缩的风险意识,是否区分事实、未知项、来源指针与执行状态。
18

工具调用超时后,你会怎样设计重试与恢复?

考察候选人对不确定状态的处理,是否理解幂等合同、稳定操作 ID 与对账恢复。
19

请描述一个你实际做过的 Agent 或 RAG 项目,并说明一次失败是怎样被定位和拦住的。

考察候选人能否用具体证据讲清实现、失败定位与验收方法,并诚实区分已接入与未接入能力。
20

请介绍你的 Agent 项目:如何确定方向、做调研并决定方案?你负责哪些模块,具体如何设计?过程中遇到什么问题,如何借助 AI 解决?

考察候选人对 Agent 项目的整体把控能力,包括方向选择、调研方法、模块设计思路、问题定位与 AI 工具的实际运用,判断其是否真正主导过项目而非仅参与边缘工作。
21

请手写螺旋矩阵算法,并说明你的实现思路与边界处理。

考察基础算法能力与代码实现规范性,重点看边界条件处理、循环控制与代码可读性。
22

你为什么想来这个岗位?请结合你的经历与岗位需求说明动机。

考察候选人对岗位与团队的理解、求职动机的真实性,以及个人能力与岗位需求的匹配度。
23

请举一个你项目中实际遇到的问题及解决过程,说明你如何把问题讲具体、讲清楚。

考察候选人能否用具体案例说明问题定位与解决过程,避免泛泛而谈,评估其复盘深度与表达结构。
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