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AI 应用开发二面面经

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13 条问法 · 15 道题

本篇目录

发面经攒人品[赞]

  1. 介绍一下最近做的 AI 相关项目,你们的 Agent Runtime 是怎么设计的?

  2. 知识库和 Skills 分别承载什么内容?如何验证它们能够覆盖业务的真实使用场景?

  3. Agent 的读操作和写操作分别如何鉴权与控制风险?为什么写操作最终仍要跳转工单由用户确认?

  4. 在长任务中,如何通过 Plan 避免 Agent 盲目调用工具和丢失全局方向?

  5. 你的实习时间有多长?

  6. 如果继续推进一年的 AI Native 化建设,你认为应该分哪些阶段、重点做哪些事情?

  7. 如何补齐平台能力的 CLI 与 Skills 暴露,并将前端交互改造成以 Agent 为中心的模式?

  8. 团队的研发、测试、验收和沟通流程如何进一步向 AI Native 转型?

  9. 如果业务方只提供服务目标和流量意图,由 Agent 全面托管后续操作,你会如何设计这套系统?

  10. 面向具体业务自研 Agent,与基于通用 Base Agent 开发插件,各有什么优缺点?

  11. 如何看待工具、记忆、权限管理和 Agent Loop 全面插件化的发展趋势?

  12. 为什么没有留在原团队转正?

  13. 你的职业规划是什么?为什么希望继续从事 Agent 和 AI 应用开发?

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本篇目录
  1. 01
  2. 02
  3. 03
    Agent 的读操作和写操作分别如何鉴权与控制风险?为什么写操作最终仍要跳转工单由用户确认?
  4. 04
  5. 05
  6. 06
  7. 07
  8. 08
  9. 09
  10. 10
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  12. 12
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