AI Agent 开发面经

📍面试公司：法本信息
🕐面试时间：2026.07.24
💻面试岗位：AI Agent开发
❓面试问题：
1. 先整体介绍一下你的本地Coding Agent项目，从输入任务到最终修改代码，完整链路是怎样的？
 2. 你的Agent支持不同模型后端吗？如果接入多个模型服务，你会怎么抽象请求格式、响应结构、错误码和重试逻辑？
3. 你项目里的工具系统是怎么做的？比如一个新工具从定义、注册、被Agent发现，到最后被调用，完整流程是什么？
4. 如果工具调用失败，比如文件不存在、命令超时、权限不够，你的 Agent 是直接报错，还是会做恢复和重试？
5. 你提到做了多轮任务中的上下文治理，可以举一个真实场景吗？比如代码改到一半上下文越来越长，你是怎么处理的？
6. 上下文压缩之后，你怎么判断压缩没有破坏当前任务？有没有什么校验标准？
7. 任务摘要、文件摘要、过程笔记这些压缩产物，你是怎么生成和维护的？如何避免关键信息被压掉？
8. 如果压缩后的摘要里遗漏了关键约束，导致后续Agent做错了，你会怎么发现并修正？ 
9. 如果长期记忆里保存了过时的文件摘要，后面Agent又拿它做判断，这种污染怎么处理？
10. 如果模型把错误结论写进了记忆，比如误判某个函数作用，后续任务一直沿用这个错误，你怎么做纠错？
11. 多轮执行中，Agent可能反复读同一个文件或重复调用同一个工具。你是怎么识别重复状态的？
12. 你怎么看RAG、Memory和Context Engineering？这三者分别解决什么问题？在你的Coding Agent里是怎么配合的？
13. 你对Agent Harness怎么理解？它和单纯调用LLM API的区别是什么？
14. 你的Agent有没有评测体系？你怎么设计benchmark、case、指标？怎么判断一次改动真的让Agent变强了？
15. 如果Agent在执行代码修改时生成了错误patch，你怎么做回滚、验证和再尝试？
16. 你平时用什么AI ？一个需求给到你，你通常怎么用AI辅助完成开发？
17 你在使用AI的过程中，会怎么拆需求、读代码、让模型改代码、跑测试和review结果？
🙌面试感想：
感觉学的还不够，还要继续努力
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