公司未注明 · 内容审核

Agent 开发一面、二面面经

完整信息

23 条问法 · 19 道题

本篇目录

具体公司/岗位、涉及具体项目的隐私信息均不透露,望体谅~

一面:

1、自我介绍

2、讲一下 XX 项目,应用场景是什么?

3、详细讲一下 Workflow / Multi-Agent 各 Stage 的输入输出,系统怎么处理的?

  • 服务层编排 Workflow + Multi-Agent + HITL
  • 讲任务状态机
  • Agent 前置处理
  • 各 Agent 职责和输入输出(扩展到 json schema 校验、失败重试、多次失败兜底/降级)
  • HITL 加入 Workflow 的具体 Stage 和职责
  • 所有 Stage 的输入/输出(包括 Tool Call、Rag 检索等等)、执行过程和状态等,均保存完整数据到数据库,方便后续 Bad Case 分析与效果回流
  • 总结一下就是:受控、可执行、可重试、可回溯、可审计

4、自动化审核怎么做的,只依赖 AI 能力吗?

  • 静态内容匹配(Bm25、Regex、关键词前缀树构建匹配自动机)
  • Rag 检索相似案例,包括正向、反向做 Few-shot 的提示词嵌入(涉及 Query 重写)
  • 程序静态规则判断
  • 引入 Agent 判断低风险、低证据的审核内容
  • 证据不足引入 HITL 协作

5、你这个系统的订单量是不是很少(问并发、服务运维、任务失败归因)

  • 分均/时均/日均处理订单量,最大瞬时并发平均耗时 P99
  • 订单失败与恢复、重试、兜底
  • 某个 Agent Stage 失败,可将具体失败信息 Summary 加入提示词或消息,尽量避免反复失败
  • 性能监控,死信消息处理
  • 怎么排查/定位某个订单处理失败:接 Opentelemetry/Prometheus,失败告警 -> webhook 推送告警事件 -> 定位具体日志 -> trace 执行链路,定位 span 耗时 -> 问题归因与系统恢复

6、Agent 提示词大概包含什么,有多少行?

  • 系统提示词、外部输入、结构化订单信息、Few-shot、Rag 相似案例嵌入、输出格式、基本的处理条例等(看具体业务)
  • 提示词模板大致几百行(Yaml 模板、Jinja 模板),具体多少行要看渲染后的内容,不同订单的提示词行数可能均不同

7、你说你构建了静态规则库,怎么做的,原理讲一下

  • 构建静态规则的结构化模板(可以了解下 Drools),然后将自然语言描述的规则/条例,转换为结构化规则,在程序中判断
  • 程序处理不了的引入 Agent,Rag 检索对应规则文档协助处理
  • 定期维护结构化规则和 Rag 知识库

8、项目是怎么防治 Prompt 注入、越狱攻击?

  • 提示词分层,不同层的信任等级明确区分
  • 关键词匹配(措施见上文)初步判断是否存在Prompt 注入、越狱攻击
  • 用户意图识别
  • Agent + Rag 判断
  • HITL 终审

9、防治措施是在输出前还是输出后?

  • 关键:要明确区分是 AI 输出到系统,还是系统输出到用户,理应在输出给用户之前处理
  • 三步走:事前识别、事中拦截、事后治理(识别与拦截不再赘述,静态内容匹配机制)
  • 流式输出、边输出边识别和拦截
  • 输出栅栏:AI 生成的内容在最终输出给用户前需要兜底防治
  • 事后治理:
  • 可视化监控面板,重点监控内容传播率(AI 内容安全的北极星指标)、识别精确率/召回率等等;
  • Bad Case / Edge Case 分析与效果回流(提示词优化、Rag 知识文档优化等);
  • 离线 Benchmark 测评与灰度上线;
  • CI/CD

10、【场景题】一个长视频,怎么做安全审查?

  • 关键:包括具体处理措施和处理效率,需要处理得准、同时处理得快
  • 我没答出来。。。

11、【场景题】设计一个审查框架,面向不同用户,你会怎么设计?

  • 关键:不同用户,怎么做复用、怎么做配置化/参数化
  • “微服务”化,通用的静态规则、Rag 知识库、Agent等拆分成可复用基建
  • 规则配置引擎:将自然语言描述的用户规则或规则文档,通过 AI 转换成结构化配置项
  • 针对不同用户需求,调整配置、知识库内容、Agent Workflow
  • 回答得比较急,大概只能想到这些。。。

12、项目有 Vibe Coding 吗?

A:回答了一下我的 Vibe Coding 习惯和工作流

  • 文档先行,QA 澄清文档 -> PRD -> MVP -> 开发文档(ER、功能流程、DataFlow 等),根据具体需求复杂程度,执行不同文档处理分支
  • PRD / MVP 分原子任务/批次任务执行
  • 代码开发
  • 静态检查
  • 测试用例
  • Subagent 隔离自审,问题修复
  • Code Review,交叉 Review
  • github/gitlab action
  • 测试构建与发布流程

反问

1、具体业务方向,当前处于什么阶段?(技术探索、平台开发、交付维护)

2、亟待解决的业务痛点或技术难题有哪些?

3、AI 的学习方向请教

----------------------------

二面:

纯深挖项目,不展开说

问了个基础八股:RRF 算法表达式

反问:

1、公司当前主要业务方向

2、对应 JD 当前是否有技术痛点或紧急需求要处理

3、如果入职,未来1~3个月的期望产出

4、简单交流了一下 AI 相关的内容

----------------------------

已挂,被横向了

本篇目录
  1. 01
  2. 02
  3. 03
  4. 04
  5. 05
  6. 06
  7. 07
  8. 08
  9. 09
  10. 10
  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
    **1、具体业务方向,当前处于什么阶段?(技术探索、平台开发、交付维护)**
  17. 17
    **1、具体业务方向,当前处于什么阶段?(技术探索、平台开发、交付维护)**
  18. 18
  19. 19
  20. 20
  21. 21
  22. 22
  23. 23