Hello 这里是轩轩，接下来会每天整理并分享 1-2 篇自己在秋招过程中的面经(实习内容会脱敏删减处理)，欢迎大家找我交流😇~ 豆包 - 一面 1. 简单介绍一下实习中 AI Agent 的部分 2. 为什么要区分不同的 Agent 3. 对话型 Agent 和工作流编排的 Agent 有什么区别，什么场景用哪个 4. CoT 是怎么使用的 5. 你理解的 CoT 是什么 6. 你的 Agent 里面包含哪些 Tools 7. 知识库是怎么构建的，知识库给 Agent 提供了哪些帮助 8. 数据量小的话，为什么不直接用 FAQ 文档放在那，为什么不考虑直接把这些知识切片扔到上下文里 11. 如果用户问“继续”、“还有呢”，这种问题模型会怎么处理 12. 怎么评测 Agent，RAG 的效果 13. 有没有了解过自动化评测的框架 14. 你认为你们的 Agent 有什么提升空间吗 15. 分表是怎么做的，为什么用 userId 的奇偶性分表 16. 分片数如果要变更怎么办，真实的项目你会怎么做 17. 数据迁移怎么做 18. ES 避免数据倾斜是怎么做的 19. RAG 简单说一下你的理解 20. 切片的数据是怎么进向量数据库的 21. 有些查询可能不适合余弦相似度的这种玩法，这时候会走多路召回，了解多路召回吗 22. 你们只取 5 条可能会漏掉关键信息，业务有时候希望更多地召回，再去降噪音，怎么做 23. 知道更高效的 ReRank 算法吗 24. Agent, Workflow, Tool Calling, MCP 怎么理解这四者之间的关系的 25. 乐观锁和悲观锁分别适合什么场景，实习期间怎么用乐观锁的 26. 如果出现数据库死锁怎么排查和解决 27. 数据库死锁很多情况都不是死的，数据库自己会解，对于我们来说就是慢查询，这种情况怎么解决 算法：合并两个有序数组 欢迎查看轩轩的面经合集专栏，包括秋招和暑期实习的所有面经 😇~ https://www.codefather.cn/column/1875182957253287938