校招 未知部门 / 算法 / 一面/二面

<h2>百度大模型研发一面面经｜Agent 方向 27届秋招</h2> <p>投的是百度大模型研发工程师，8.18，结果是MEG广告投放部门，整体面试大概 1h20min，面试官人挺好，主要围绕 <strong>Agent 基础、Context、RAG、前后端基础 + 手撕</strong> 来问。Agent 部分问得比较深入，不只是八股，会结合现在 Coding Agent 的发展追问。</p><p>整理一下主要问题：</p><ol><li>平时怎么使用 <strong>AI 提效</strong>？结合实际场景举例。</li><li>如何理解 Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering 的演进？三者有什么区别？</li><li>Agent 上下文越来越长，快超过 Context Window 时一般怎么处理？如果让你<strong>设计上下文压缩</strong>，会怎么设计？Claude Code 是怎么做上下文压缩的？是否了解 <strong>Claude Code 的“三层压缩”</strong>？</li><li>如果从零搭建一个<strong>团队内部的知识问答 RAG</strong>，完整流程是什么？主要分哪些步骤？</li><li>如果自己设计一套 Agent 教程 / 学习体系，会怎么划分章节？什么样的 Agent 教程算比较好的教程？内容来源怎么组织？Claude Code 这类 Coding Agent 应该重点研究哪些东西？</li><li>数据库基础：了解<strong>数据库索引</strong>吗？实际项目里怎么使用索引？如果设计一张存储 K 线数据的表，会怎么设计？</li><li>前端基础：有哪些前端开发经验？平时主要使用什么<strong>前端框架</strong>？</li><li>手撕：<strong>二叉树前序遍历 + 层序遍历</strong>。</li></ol><p>整体感觉一面的 Agent 浓度挺高，个人觉得比较值得准备的是 <strong>Context Engineering、Harness Engineering、上下文压缩、Claude Code、RAG</strong> 这几个方向。面试官会从“知道概念”继续往“具体怎么实现”追问，所以只背 Agent 定义感觉不太够。</p><p>后面还有二面，二面基本继续围绕 <strong>Agent 应用、Claude Code、Tool Calling、C 端 Agent 架构</strong> 深挖。</p><a>#秋招面试记录#</a>