滴滴 AI agent 实习 一面凉经

Agent开发真的是越来越“无敌”了。过去，软件更多是被动执行指令，而现在的Agent能主动感知环境、分析信息、制定计划、甚至自主完成复杂任务。从智能助理到自动化办公，再到多模态内容生成，Agent几乎可以在各类场景中替代重复劳动，让人腾出更多精力去做创造性的工作。更厉害的是，现代Agent还能不断学习、优化决策，甚至在多人协作中扮演“协调者”的角色。对于开发者来说，它不仅是工具，更像是一个可以持续进化的伙伴。可以说，Agent开发的潜力几乎无限，已经成为推动智能化升级的核心力量。

总结一下最近面试的 agent 实习面试，包括深信服，anker，minimax，万物云，吉比特整体感觉是：不再考 “你会不会用大模型”，而是考 “你能不能把 Agent 系统跑在真实工程里”。下面把我遇到的高频 Agent 面试题，按模块系统性总结一下，供后来者参考。一、Agent 在学术 / 工程上是如何拆分的？高频问题：Agent 在学术上由哪些部分组成？和普通 LLM 应用有什么区别？二、上下文工程 vs Prompt 工程（几乎必考）高频问题：上下文工程和提示词工程有什么区别？三、如何减少幻觉（Hallucination）高频问题：Agent 如何减少幻觉？在工业场景下怎么做？四、多 Agent / 多异步任务下，如何防止上下文污染？五、RAG 流程（几乎场场都有）六、MCP vs Tool / Function Calling七、工程基础Redis 为什么单线程？HTTPS 握手流程？经典算法（课程表 / 拓扑排序）SFT/PPO/DPO/GRPO 的区别，微调一个大模型的流程是什么样的？

双非本科 25届软件工程专业，秋招最终上岸某大厂移动端 AI 算法岗。分享下三个能帮你在 AI 赛道脱颖而出的硬核项目：1. ncnn 手机端高性能神经网络前向计算框架项目实践：基于 ncnn 实现手机端 YOLOv8 目标检测模型部署，针对 ARMv8 架构做指令级优化，将单帧推理速度从 200ms 压缩至 80ms，无第三方依赖，适配 Android/iOS 双平台。项目地址:https://gitee.com/Tencent/ncnn求职价值：直接体现移动端 AI 部署、跨平台兼容和高性能优化能力，是软开专业在 AI 嵌入式 / 移动端方向的硬核加分项；该框架已在腾讯 QQ、微信等亿级用...

一面问我后端，微服务数据库redis消息队列，计算机网络操作系统八股。二面问我agent，mcp，智能体框架，langgraph，多智能体协作范式，sse，react，function calling，CoT，few-shot，幻觉，记忆管理，rag流程和优化，工作流。三面问我有没有部署过大模型，微调，强化学习，目前垂直落地领域和常用架构等。