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Agent 开发一面面经
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本篇目录
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1.实习拷打
2.项目拷打
3.你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent？为什么这么设计？有没有考虑过另一种方案？
4.Agent 任务是怎么拆分的？拆分粒度是怎么决定的？
5.上下文是怎么构建的？你们怎么避免上下文过长或者信息污染？
6.如果上下文窗口不够，你优先保留哪些信息？为什么？
7.你们做代码理解的时候，AST、调用关系这些信息是怎么用起来的？
8.单测生成里，哪些代码其实不适合生成单测？你们是怎么识别并过滤的？
9.覆盖率高但测试质量很差，这种情况你见过吗？你们是怎么解决的？
10.mock在单测里什么时候是必须的？什么时候反而会带来问题？
11.如果一个函数依赖数据库和RPC，你怎么让模型生成的单测还能稳定运行？
12.你们怎么评估生成单测的质量？除了覆盖率，还有哪些指标？
13.LLM的输入到底是什么？模型真正看到的是什么？
14.self attention的核心作用是什么，为什么要拆成 QKV？为什么attention 可以建模长距离关系，
15.为什么需要multi-head为什么 attention可以看成动态加权
16.同一个 token的 Q、K、V 为什么不一样？
17.attention复杂度很高，如果上下文特别长，你会怎么优化？
18.模型产生幻觉的时候，一般是什么原因？
工程上有什么办法降低
19.Python有多线程吗？GIL 是干什么的？什么时候多线程是有用的？
20.讲一下C++从源码到可执行文件的流程。
21.手撕：给定数组的区间中位数之和:给定一个长度为n的数nums，一个区间 [l, r] 的 中位数 为：如果区间长度是奇数：排序后中间的数，如果是偶数：排序后靠左的那个数，要求：计算所有子数组的中位数之和
本篇目录
当前问题0123
- 01
你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent？为什么这么设计？有没有考虑过另一种方案？
- 02
Agent 任务是怎么拆分的？拆分粒度是怎么决定的？
- 03
上下文是怎么构建的？你们怎么避免上下文过长或者信息污染？
- 04
如果上下文窗口不够，你优先保留哪些信息？为什么？
- 05
你们做代码理解的时候，AST、调用关系这些信息是怎么用起来的？
- 06
单测生成里，哪些代码其实不适合生成单测？你们是怎么识别并过滤的？
- 07
覆盖率高但测试质量很差，这种情况你见过吗？你们是怎么解决的？
- 08
mock在单测里什么时候是必须的？什么时候反而会带来问题？
- 09
如果一个函数依赖数据库和RPC，你怎么让模型生成的单测还能稳定运行？
- 10
你们怎么评估生成单测的质量？除了覆盖率，还有哪些指标？
- 11
LLM的输入到底是什么？模型真正看到的是什么？
- 12
self attention的核心作用是什么，为什么要拆成 QKV？为什么attention 可以建模长距离关系，
- 13
self attention的核心作用是什么，为什么要拆成 QKV？为什么attention 可以建模长距离关系，
- 14
为什么需要multi-head为什么 attention可以看成动态加权
- 15
为什么需要multi-head为什么 attention可以看成动态加权
- 16
同一个 token的 Q、K、V 为什么不一样？
- 17
attention复杂度很高，如果上下文特别长，你会怎么优化？
- 18
模型产生幻觉的时候，一般是什么原因？
- 19
工程上有什么办法降低
- 20
Python有多线程吗？GIL 是干什么的？什么时候多线程是有用的？
- 21
Python有多线程吗？GIL 是干什么的？什么时候多线程是有用的？
- 22
讲一下C++从源码到可执行文件的流程。
- 23
手撕：给定数组的区间中位数之和:给定一个长度为n的数nums，一个区间 [l, r] 的 中位数 为：如果区间长度是奇数：排序后中间的数，如果是偶数：排序后靠左的那个数，要求：计算所有子数组的中位数之和