Agent 开发工程师二面面经

请介绍一下你的技术背景，重点谈谈你参与过的 Agent 相关工作。

选一个你最熟悉的 Agent 项目，讲讲它解决了什么业务问题、整体方案如何设计，以及上线后的实际效果。

你怎么理解 Agent Harness？在项目中会怎样搭建它？和直接使用托管式 Agent 服务相比，各自的差异是什么？

设计一个多 Agent 系统时，你会怎样划分角色和协作边界？它相比单一 Workflow，适合解决哪些问题？

中心调度 Agent 如何把复杂目标拆成子任务、分配给不同 Agent，并判断结果是否完整、如何汇总？

Agent 的记忆为什么有人选择用 Markdown 文件维护？它和 RAG 在用途、检索方式及更新成本上有什么区别？

如果要为 Agent 建设知识库，你会怎样处理数据接入、切分、检索、更新和效果评估？

Agent 沙箱需要隔离哪些资源和操作？你会怎样设计权限控制，避免 Agent 越权或造成不可逆影响？

在没有人工审核的自动执行场景中，你会如何控制 Agent 的错误率和影响范围？怎样设计验证、回滚、限额与监控？

大模型的工具调用大致经历哪些步骤？选择或设计工具时，你会如何权衡能力边界、调用成本、可靠性和安全性？

MCP 解决了什么问题？如果 MCP 工具调用超时、失败或返回异常，你会怎样设计重试、降级和错误反馈？

Skill 和 MCP 在加载及调用方式上有什么不同？当配置文本长度相近时，Token 开销会受哪些因素影响？你会用什么标准判断一个 Skill 是否有效？

请解释 KV Cache 在大模型推理中的作用，以及它对生成速度、显存占用和长上下文有什么影响。

如果要用 AI Coding 构建一个支持多个实例并发工作的系统，你会怎样设计任务隔离与协作流程？如何编写首轮提示词，让 Agent 先产出可评审的 Spec？

你平时怎样把 AI Coding 用在开发中？遇到 Agent 生成的代码有问题时，通常如何定位和修正？在整个流程里你最重视哪个阶段？