校招 未知部门 / 算法 / 一面

<h2>拼多多——AI Agent 开发岗 社招一面</h2> <p><em>来源为牛客付费专栏，以下仅收录公开可见内容，付费部分未收录。</em></p> <p>双机位，氛围严肃。面试官非常务实，不闲聊，直接让你介绍工程链路，追问&quot;1M也不够怎么办&quot;这种极限场景。</p> <h3>Agent 工程链路</h3> <ol> <li> <p>介绍一下你项目的 Agent 代码生成全链路。从用户输入需求到最终代码交付，完整流程是什么？——中间有几个环节？每个环节的输入输出是什么？</p> </li> <li> <p>长流程任务中，上下文超限问题你怎么解决？——如果 1M 的上下文窗口也不够怎么办？别说分块，我要听具体的工程方案。</p> </li> <li> <p>断点恢复是怎么做的？服务重启后，如何加载未完成的任务状态？——你存了哪些状态信息？存在哪里？恢复后怎么保证状态一致性？如果恢复失败了怎么办？</p> </li> <li> <p>多 Agent 同时修改同一个文件时，怎么避免冲突？——你用的是乐观锁还是悲观锁？如果两个 Agent 改了同一个方法的不同行，怎么合并？</p> </li> <li> <p>Codebase Memory 是怎么初始化和更新的？——如果代码仓库有 10 万+文件，你怎么做索引？增量更新怎么处理？</p> </li> </ol> <h3>知识库与 RAG</h3> <ol> <li> <p>知识库检索在什么时机触发？具体实现是什么？——你做了检索调优吗？怎么调的？调优前后的召回率变化是多少？</p> </li> <li> <p>你的知识库里的文档做了切分和权限控制吗？——如果一篇文档里既有公开信息又有敏感信息，你怎么处理切分和权限的冲突？</p> </li> </ol> <h3>大模型缓存与推</h3>