字节日常实习agnet开发二面 1h

📍面试公司：哔哩哔哩🕐面试时间：2026/2/12💻面试岗位：AIGC创作平台研发工程师❓面试问题：面试官是基于简历提问题，首先问了如何把一个python项目进行打包发布？Python是值传递还是引用传递？MySQL的索引结构是什么？答案B+ tree。 B+ Tree是如何进行检索的？MySQL的最小单位是什么？答案：页 MySQL的一个索引过程是什么？ELK是如何实现日志查询的（简历里的）？CI/CD的具体流程是什么（根据简历里问的）？问得很细。答案：我们从 Git 固定一个 commit/tag 拉代码，构建阶段拉取依赖并打包成可部署产物（通常是 Docker 镜像），推到镜像仓库...

Agent开发这块水挺深的，很多打着"AIAgent"旗号的岗位其实就是在调API接口、写写Prompt模板，真正的Agent开发得涉及规划器、记忆模块、工具调用这些核心能力的搭建。实习经历包装时别光写"调用大模型接口完成问答"，要突出你在多轮对话状态管理、工具链编排、上下文压缩这些技术点的落地，比如"设计并实现了基于ReAct框架的Agent，集成5种外部工具，任务完成率从60%提升到85%"。判断实习好坏的标准很简单：看你是在真正构建Agent能力链路，还是只在做数据标注和Prompt调参。我自己动手做过一个基于LangChain的游戏攻略Agent，把攻略文档向量化后喂给模型，配合工具调用实现在线查询，虽然功能简单，但把检索、推理、执行这套流程跑通了，对理解Agent架构帮助特别大。目前Agent岗位很多藏在AI应用开发或者大模型工程师的JD里，建议多关注创业公司和大厂的AILab，比起传统后端岗位，这块更需要你在简历里展示对LLM原理的理解和动手能力。

现在的 Agent 面试，已经过了“比谁会写 Prompt”的阶段了。说实话，现在的实习生如果只会调个 LangChain、写两段 System Message，在我这儿大概率是过不了初筛的。我想换个视角，带大家看看面试官在听你回答那些“高频题”时，脑子里到底在过滤什么。1. 关于架构：别光背那个“四元组”大家现在都能背出 Agent 的四大要素：规划、记忆、工具使用、执行。但我面试时更想听的是：你为什么不用传统的 Workflow（工作流）？很多同学的项目，明明用一个简单的 IF-ELSE 逻辑就能跑通，非要套个大模型的“自主规划”。在我看来，这不叫专业，这叫“为了用 AI 而用 AI”。我...

问的几乎全是agent相关1. 自我介绍2. 实习经历3. 如何减少llm幻觉4. 模型效果如何评估5. mcp底层协议是什么6. skills的本质是什么7. 你觉得ai ide 设计的时候怎么定位，怎么防止类似数据库的幻读情况，如果让你来设计一个ai ide该怎么做 （acp协议和mcp协议，acp刚好前段时间了解过一些）8. 无算法9. 反问