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AI Agent 应用工程师面经
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本篇目录
1. 介绍自己，重点说明Agent相关技术经历
2. 挑选一个代表性Agent项目，说明业务方案与落地效果
3. 说说Agent记忆用Markdown维护的原因，对比它和RAG的差异
4. 多Agent协作相比Workflow，优势体现在哪里
5. 无人工审核场景，如何保障Agent自动执行稳定
6. 讲解大模型工具调用原理，以及工具的选型思路
7. MCP是什么，调用失败时重试、降级方案如何设计
8. 中心调度Agent怎样完成任务拆解、分发与结果汇总
9. 说说KV Cache在大模型推理中起到的作用
10. MySQL索引优先选用B+树的原因，对比B树的区别
11. Python GIL是什么，解释多线程不能跑满多核的原因
12. 手撕：基于数组实现栈，实现O(1)获取最小值，兼顾线程安全
本篇目录
当前问题0112
- 01
介绍自己，重点说明Agent相关技术经历
- 02
挑选一个代表性Agent项目，说明业务方案与落地效果
- 03
说说Agent记忆用Markdown维护的原因，对比它和RAG的差异
- 04
多Agent协作相比Workflow，优势体现在哪里
- 05
无人工审核场景，如何保障Agent自动执行稳定
- 06
讲解大模型工具调用原理，以及工具的选型思路
- 07
MCP是什么，调用失败时重试、降级方案如何设计
- 08
中心调度Agent怎样完成任务拆解、分发与结果汇总
- 09
说说KV Cache在大模型推理中起到的作用
- 10
MySQL索引优先选用B+树的原因，对比B树的区别
- 11
Python GIL是什么，解释多线程不能跑满多核的原因
- 12
手撕：基于数组实现栈，实现O(1)获取最小值，兼顾线程安全