AI Agent 面试 - 其他公司面经

补充：非五大厂的真实面经，扩大求职面

📌 快手 AI Agent 开发二面

来源: 牛客网 2025-03-21

面试问题（8 道 + 手撕）：

做 RAG 项目的时候，是怎么评测效果的？有哪些评测维度，具体用到了哪些指标？
项目里的数据集包含什么内容，数据来源、数据格式是怎样的？
如果让你对 RAG 的相关度和回答效果做优化，有什么思路？有没有更体系化的优化方案？
有一千条数据需要做求和处理，这种数据处理场景怎么设计实现？
RAG 的性能怎么提升（工程层面或算法层面）？
项目里的上下文是怎么处理的？上下文过长、冗余等问题有什么优化方向？
Agent 的长记忆和短记忆之间，怎么做到协同工作的？两者的衔接逻辑是什么？
有什么思路能让自己做的 Agent 更智能？

手撕代码：全排列

📌 携程 AI Agent 开发二面

来源: 牛客网 2025-03-23

面试重点：

Agent 项目完整链路讲解：用户问题 → 意图识别 → query 改写 → 判断走纯 RAG / RAG+Tool / 多 Agent workflow → 混合召回 → rerank → LLM 生成 → 附引用和置信度
二面追问：每一层为什么这么设计？哪一层最容易出问题？

📌 比心 Agent 一面

来源: 牛客网 2025-03-20

考察内容：

AI 技术理解：Skill 概念、MCP vs Function Calling、Transformer QKV
RAG 向量库：PGVector vs Milvus 选择
文档转向量库流程
怎么把文档转换成向量库？

📌 京东 Agent 开发暑期一面（2026）

来源: 牛客公开页面

核心考点：

Agent workflow 如何拆分和编排
电商 RAG 知识库怎么设计
意图识别如何评估
Redis 向量检索、HNSW 索引如何解释
幻觉兜底和转人工策略

📌 理想汽车大模型算法实习面经

来源: 知乎公开页面

核心考点：

完整 RAG 输入输出链路
数据集规模、SFT 与部署效率
CoT / ToT 的适用边界
vLLM 等推理框架如何提升部署效率
RAG 项目上线后遇到的问题如何复盘

📌 米哈游 AI Agent 开发提前批一面（2026-08）

来源：牛客公开页面

核心考点：

AI coding 如何划分人机边界并设置质量门禁
模型幻觉、事实性和忠实度如何分层治理
Skill 与 MCP 的职责边界和组合方式
Agent 项目如何说明状态、工具、可靠性与评估指标
Memory、RAG、工具调用和多步奖励如何设计
Python 装饰器与数据筛选类现场编码

该来源包含较完整的答题解析，适合作为复习材料；阅读时仍需结合自身项目经验组织答案。

💡 关键观察

当前 Agent 岗位已不限于大厂，携程、快手、比心等公司都在招。面试核心一致：

RAG 全链路是必考
Agent 记忆机制是高频难点
项目实操能力比理论更重要