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AI应用开发一面面经
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本篇目录
- 简单做一下自我介绍。
- 看你之前是在一些开源的 Coding Agent 上面做一些 Fix 什么？
- 在你个人的方向选取上，为什么选择去实践一些 Coding Agent 相关的项目，这个当时的动机是什么？
- 你当时选择 Python 是什么样的一个考虑？
- 你这里提到了 OpenAI 兼容 API，这是个什么概念？
- 不同的模型提供商，比如说像 Anthropic、OpenAI，包括一些国产模型，还有谷歌 Gemini。他们比较常见的协议一共有几种？
- 具体它们的 API 的协议的种类是什么样的？这个有了解过吗？具体就比如说他们各自本身的一个名字或者说特性有了解吗？
- 比如说你要用 Python 最简单的一个 OpenAI SDK，然后去请求一次模型，它实际上用到的跟模型交互的协议，有了解过吗？包括其实本质上就是你说的这个 OpenAI 的某一种 API，就是 API 的格式和种类是什么样的？
- 或者我这样问你，你知道 Responses API 吗？
- 你实现 ReAct 的时候，那个整体相关的模块是怎么去设计的？
- Agent 它的模式有几种？
- 如果是 Plan and Execute 模式的话，这一块相比于纯粹的 ReAct 模式，多了哪些相关的环节，以及这些环节是怎么去实现的？
- 用户输入 -plan，在不进入 plan 模式的时候和输入 -plan 进入到 plan 模式之后，在你这边实现上是怎么区分这两种？之后怎么继续往下走？
- 所涉及的哪些模块，它整个的一个流程是什么样的？
- 结合你具体的 Agent 代码实现，告诉我里面具体的实现是什么样的？（面试官强调不要讲概念，要讲代码实现）
- 是用 RG 什么命令？有这种检索命令吗？哪几个字符？这个是 Windows 命令吗？
- 那你比如说你每次是怎么执行这个命令的？它整体的一个命令的格式大概是什么样的？后面是怎么拼参数的格式？
- 我确认一下你说的 RG 是不是 ripgrep？
- 你简历写了结合关键词与向量相似度实现代码混合检索，如果你不用 RAG 的话，那你这个向量是怎么得到的？
- Agent 执行到某一步的时候，如果对现状没有明确结论，需要进行额外的空间搜索，那么你的 Agent 能够提供给他哪些工具，让他去完成这个事情？具体怎么做？
- 对于搜索行为而言有必要受限吗？
- 对于你这个 Agent 的架构而言，哪些工具是脱离了通用命令单独提出来的？
- 没有把和代码检索相关的工具单独抽出来吗？
- 如果需要执行一些可能存在风险的 Shell 这一块的权限控制，或者说它整体的一个执行环境是怎么设计的？
- 我不是说理论可以这么做，而是你这个项目里面实际是怎么做的？
- 如果 Agent 觉得它需要执行一个 Shell 命令，那么它就能够没有限制地直接执行，是吗？
- 也就是相当于 Shell Execute 本身是在你的黑名单之外的命令，都是可以正常执行的，是吗？
- 后面的那个 Skill 是怎么加入的？怎么去做渐进式披露的？
- （面试官否定八股：我不是要听宏观概念，要结合项目实现）比如 Skill 放到某一个具体的目录下，Agent 执行到某一步的时候，这个 Skill 相关的描述到底是放在哪儿的？是放在一个本地全局化的地方，还是放在你的系统提示词里面，还是放在你的用户提示词里面？如果 Skill 后续有追加这部分的描述，到底是怎么变化的？
- 具体是放在哪部分？在问这个问题之前，我先要知道你的上下文是怎么组成的，它有哪些主要的组成部分。
- 在你的上下文里面，Skill 是单独存在的吗？
- 如果 Skill 的描述是放在系统提示词里面，它和你定义的其他系统提示词的整体结构，或者说先后的顺序是什么样的？
- 对于那个 Skill 而言，它最基本的结构就是 name、description，外加具体的内容，也就是你刚刚说的 JSON 结构，对吗？
- 算法题：合并区间#牛客AI配图神器# #发面经攒人品# #实习面试记录#
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当前问题0134
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简单做一下自我介绍。
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看你之前是在一些开源的 Coding Agent 上面做一些 Fix 什么？
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在你个人的方向选取上，为什么选择去实践一些 Coding Agent 相关的项目，这个当时的动机是什么？
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你当时选择 Python 是什么样的一个考虑？
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你这里提到了 OpenAI 兼容 API，这是个什么概念？
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不同的模型提供商，比如说像 Anthropic、OpenAI，包括一些国产模型，还有谷歌 Gemini。他们比较常见的协议一共有几种？
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具体它们的 API 的协议的种类是什么样的？这个有了解过吗？具体就比如说他们各自本身的一个名字或者说特性有了解吗？
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比如说你要用 Python 最简单的一个 OpenAI SDK，然后去请求一次模型，它实际上用到的跟模型交互的协议，有了解过吗？包括其实本质上就是你说的这个 OpenAI 的某一种 API，就是 API 的格式和种类是什么样的？
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或者我这样问你，你知道 Responses API 吗？
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你实现 ReAct 的时候，那个整体相关的模块是怎么去设计的？
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Agent 它的模式有几种？
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如果是 Plan and Execute 模式的话，这一块相比于纯粹的 ReAct 模式，多了哪些相关的环节，以及这些环节是怎么去实现的？
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用户输入 -plan，在不进入 plan 模式的时候和输入 -plan 进入到 plan 模式之后，在你这边实现上是怎么区分这两种？之后怎么继续往下走？
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所涉及的哪些模块，它整个的一个流程是什么样的？
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结合你具体的 Agent 代码实现，告诉我里面具体的实现是什么样的？（面试官强调不要讲概念，要讲代码实现）
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是用 RG 什么命令？有这种检索命令吗？哪几个字符？这个是 Windows 命令吗？
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那你比如说你每次是怎么执行这个命令的？它整体的一个命令的格式大概是什么样的？后面是怎么拼参数的格式？
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我确认一下你说的 RG 是不是 ripgrep？
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你简历写了结合关键词与向量相似度实现代码混合检索，如果你不用 RAG 的话，那你这个向量是怎么得到的？
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Agent 执行到某一步的时候，如果对现状没有明确结论，需要进行额外的空间搜索，那么你的 Agent 能够提供给他哪些工具，让他去完成这个事情？具体怎么做？
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对于搜索行为而言有必要受限吗？
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对于你这个 Agent 的架构而言，哪些工具是脱离了通用命令单独提出来的？
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没有把和代码检索相关的工具单独抽出来吗？
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如果需要执行一些可能存在风险的 Shell 这一块的权限控制，或者说它整体的一个执行环境是怎么设计的？
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我不是说理论可以这么做，而是你这个项目里面实际是怎么做的？
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如果 Agent 觉得它需要执行一个 Shell 命令，那么它就能够没有限制地直接执行，是吗？
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也就是相当于 Shell Execute 本身是在你的黑名单之外的命令，都是可以正常执行的，是吗？
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后面的那个 Skill 是怎么加入的？怎么去做渐进式披露的？
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（面试官否定八股：我不是要听宏观概念，要结合项目实现）比如 Skill 放到某一个具体的目录下，Agent 执行到某一步的时候，这个 Skill 相关的描述到底是放在哪儿的？是放在一个本地全局化的地方，还是放在你的系统提示词里面，还是放在你的用户提示词里面？如果 Skill 后续有追加这部分的描述，到底是怎么变化的？
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具体是放在哪部分？在问这个问题之前，我先要知道你的上下文是怎么组成的，它有哪些主要的组成部分。
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在你的上下文里面，Skill 是单独存在的吗？
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如果 Skill 的描述是放在系统提示词里面，它和你定义的其他系统提示词的整体结构，或者说先后的顺序是什么样的？
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对于那个 Skill 而言，它最基本的结构就是 name、description，外加具体的内容，也就是你刚刚说的 JSON 结构，对吗？
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算法题：合并区间#牛客AI配图神器# #发面经攒人品# #实习面试记录#