阿里巴巴 · 淘天
Agent 开发工程师面经
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Q1：设计一个生产级的AI Agent系统架构，画出核心组件并说明数据流转
Q2：Agent的“规划-执行-反思”闭环如何实现？
Q3：多轮对话中，记忆如何分级管理？缓存策略怎么设计？
Q4：向量数据库选型对比（Milvus/Pinecone/Chroma），淘天场景怎么选？
Q5：Function Calling的可靠性如何保障？如果模型一直调用同一个错误工具怎么办？
Q6：工具的描述（description）怎么写才能让模型准确调用？给出淘天场景的示例
Q7：RAG系统中，chunk大小怎么确定？不同业务场景的策略差异？
Q8：检索结果相关性不高，怎么优化召回？
Q9：Agent推理链路包含多个串行工具，响应延迟改，该如何优化？
Q10：高并发场景下，如何设计Agent服务的弹性伸缩策略？
Q11：Agent系统的核心监控指标有哪些？怎么设计告警策略？
本篇目录
- 01
Q1：设计一个生产级的AI Agent系统架构，画出核心组件并说明数据流转
- 02
Q2：Agent的“规划-执行-反思”闭环如何实现？
- 03
Q3：多轮对话中，记忆如何分级管理？缓存策略怎么设计？
- 04
Q4：向量数据库选型对比（Milvus/Pinecone/Chroma），淘天场景怎么选？
- 05
Function Calling的可靠性如何保障？
- 06
如果模型一直调用同一个错误工具怎么办？
上一问 ↑ - 07
Q6：工具的描述（description）怎么写才能让模型准确调用？给出淘天场景的示例
- 08
Q7：RAG系统中，chunk大小怎么确定？不同业务场景的策略差异？
- 09
Q8：检索结果相关性不高，怎么优化召回？
- 10
Q9：Agent推理链路包含多个串行工具，响应延迟改，该如何优化？
- 11
Q10：高并发场景下，如何设计Agent服务的弹性伸缩策略？
- 12
Q11：Agent系统的核心监控指标有哪些？怎么设计告警策略？