应用开发工程师一面面经

前言：之前cvte笔试官网上显示好像给我挂了，然后前段时间突然又给我发线下面邀了，但是发的时候已经全部满了，后来又补了一次线上面邀（没想到居然周六周日都能选）。整体面试体感还是不错的，面试官确实挺懂这块的技术的，聊了不少Agent常见的问题

【27届校招面经】应用开发工程师

岗位方向：应用开发工程师
面试形式：线上视频面试 + 在线手撕代码
考察重点：AI Agent 架构设计、LLM 评测体系、工程化落地与可观测性、AI Coding 工作流、数据结构基础

一、自我介绍与项目背景

1. 请做一个简单的自我介绍，讲一下自己实习的项目与经历，以及在项目中承担的角色。

二、大模型评测体系设计（项目深挖）

1. 简历中提到日志分析准确率从 29% 提升到 68%，最后综合达到 83%，并构建了评测体系。你具体负责了哪个部分？这个评测体系是怎么做设计和落地的？
2. 标准测试 Case 包含用户描述、系统日志文件等，还涉及多维度权重和人工复核。这几个部分的标准、评分维度（量表）以及流程是如何设计的？标准 Case 模版是怎么跟业务工程团队对接收集的？
3. 目前这个评测集的样本（Top 20 典型 Case）对于真实线上数据问题的覆盖率是怎样的？
4. 每个 Case 运行多次后会有随机性，目前是通过什么方式来解决大模型输出随机性影响的？
5. 现在大模型迭代更新非常快，如果模型升级后，部分 Case 的返回结果跟之前的预期出现了差异，让你来定位这个问题，你会怎么去做？

三、Agent 工程抽象、并行优化与异常兜底

1. 如果现在要构建一个全新的、与当前日志分析完全不同的 Agent 场景（例如客服满意度分析、问答助手或工作流类 Agent），在现有的 Agent 工程中，哪些模块是可以做抽象化和复用的？哪些基础板块不需要动，哪些需要根据业务场景做微调？
2. 简历中分析了 Agent 耗时问题，并提到“增加最大 10 并发”（单轮 ReAct 多工具并行分流调用），能展开讲一下当时的背景和具体实现吗？
3. 在多工具并行调用运行时，如果对返回结果有顺序性要求，你会怎么处理？
4. 在并行调用工具的情况下，如果出现部分结果一半正常返回、一半没返回（调用失败），你们是怎么处理的？
5. 如果采用退避重试机制，重试三次后依然失败，最终给到上层的结果会怎么处理？
6. 如果不是直接报错挂掉，而是请求超时（服务端一直不返回），你会怎么处理？（面试官追问：如何考虑并发压力达到阈值导致死锁或变慢的情况，以及如何建设工具调用的可观测性与监控？）
7. 做完多工具并行拆分后，整个分析流程的耗时优化效果怎么样？如果线上偶发又出现了一次耗时很长（如退化回优化前耗时）的情况，你会怎么去排查定位？
8. 在工具拉取数据的阶段，如果单次拉取了超大量级的日志，对于上下文（Context）的管理是怎么做的？如何剔除无效干扰信息并防止模型重复调用无效工具？

四、AI Coding 研发流程与工程规范

1. 在真实的日常研发过程中，当你拿到一个需要编程开发的任务时，你使用 AI Coding 的工作模式和完整流程是什么样的？
2. AI Coding 过程中 AI 经常会在代码里挖坑（比如漏实现功能、性能问题、内存泄漏、安全性问题或权限问题等），你在这个过程中遇到过哪些问题？发现后是怎么验证和处理的？
3. 对于已经踩过的严重问题，有没有采取什么工程措施来避免同类型问题再次出现？如果做全局约束规范（如 .clauderc.md），里面的约束主要分为哪几大类？

五、Agent 架构演进与技术选型思考

1. 项目架构从最初的“分类器 + 专家工作流 + 兜底 Agent”，演进为“自主调用 Skills”，再到现在的“双 Agent + 裁决 Agent”。请讲一下这个架构变革的过程、背后的背景，以及当时为什么做这样的技术决策？
2. 原架构存在分类边界不清的问题，改成 Skills 自主调用的具体好处在哪里？
3. 把原来的“分类器 + 专家工作流”变成 Agent 动态加载 Skills 的模式，它带来的优点和缺点分别是什么？（如准确率与 ReAct 轮次耗时/成本的权衡）
4. 如果现在基座大模型的水平变得更强了，或者业务对成本和响应时间有严格要求，你还会继续采用现在的方案吗？
5. 如果分类标准本身定义不清楚，换成“双 Agent + 裁决 Agent”就能解决原本分类不准的问题吗？你认为新架构解决的核心痛点到底是系统的拓展性问题，还是长链路推理与证据验证的准确率问题？

六、其他实习经历与前沿技术视野

1. 另一段实习中做了基于 n8n 二开的数据中台/工作流项目，里面主要负责了哪些模块的开发？有没有遇到过真实的线上问题定位，能讲一下整个定位过程吗？
2. 日常除了工作内容外，还会关注哪些前沿技术方向？
3. 在关注前沿模型和开源 Agent 项目（如 Hermes 等）时，有没有去学习了解它们的设计原理（如自动沉淀 Skill、记忆机制），并尝试应用到自己的实际项目中？为什么某些机制适合个人通用 Agent，却不适合直接照搬到垂直业务 Agent 中？

七、手撕代码（15 分钟在线编程）

1. 编程题：有序链表去重，保留一个重复元素（同 LeetCode 83. 删除排序链表中的重复元素，考察单指针遍历与链表节点操作）。
2. Follow-up 追问：如果题目要求调整为“只要是重复出现过的元素全部删除，一个都不保留”（同 LeetCode 82. 删除排序链表中的重复元素 II），在原有思路上需要做怎样的调整（如引入虚拟头节点 Dummy Node 与前驱指针）？

八、反问环节

1. 你有什么其他想要了解的部分吗？

---

后续：第二天看官网显示感谢您的参与，应该是挂了
#秋招面试记录##秋招#