独角瘦1. 项目概述：Agent技术面试的核心考察点
最近帮几位准备大模型方向实习面试的同学做了模拟面试辅导，发现中小厂对Agent开发岗位的考察越来越偏向实战能力。上周模拟的一场二面中，面试官从项目细节一直追问到幻觉抑制的实现方案，这种深度拷问模式已经成为技术面试的新常态。
这场模拟面试的考察重点非常明确：不仅要懂大模型和Agent的基础概念，更需要展示出解决实际工程问题的能力。面试官特别关注候选人在以下三个维度的表现：
- 真实项目中的技术选型与实现细节
- 对RAG（检索增强生成）管道的完整理解
- 处理大模型幻觉问题的系统化方法
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 项目实战环节的深度追问
2.1 技术栈选择背后的思考
面试官首先要求候选人详细介绍最近完成的Agent项目。这里最容易踩的坑是只讲功能不提技术决策过程。以某个电商客服Agent为例，成熟的回答应该包含：
- 框架选型对比：
python复制# 常见Agent框架能力矩阵
| 框架 | 多轮对话 | 工具调用 | 记忆管理 | 学习成本 |
|------------|---------|---------|---------|---------|
| LangChain | ★★★★ | ★★★★ | ★★★ | 中 |
| SemanticKernel | ★★★ | ★★★★ | ★★★★ | 高 |
| AutoGen | ★★★★ | ★★★ | ★★★★ | 低 |
我们最终选择AutoGen是因为其内置的群聊机制特别适合需要多方协作的售后场景。
- 状态管理方案：
- 使用Redis存储对话历史
- 采用有限状态机（FSM）管理工单生命周期
- 关键参数：设置5分钟TTL防止内存泄漏
重要提示：一定要准备至少一个你推翻最初方案的例子。比如我们原本打算直接用ChatCompletion，实测发现需要自己处理的状态太多，才转向专业框架。
2.2 RAG管道的魔鬼细节
当项目涉及知识库问答时，面试官必定会深挖RAG实现。最近三个被问爆的细节问题：
- 向量切分策略：
- 按语义段落切分 vs 固定长度切分
- 混合方案：先按段落切分，超过512tok