携程Agent二面 面经
offerF助 | 07-31 15:41
标签：找AI开发岗，需要做哪些...
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offerF助 07-31 15:41 Université d’Auvergne-Clermont-Ferrand 1 信息技术岗 发布于广西 关注 携程Agent二面 面经 架构：自研DAG轻量工作流，没上LangGraph。Master拆意图派活，Sub各管一摊。主流程走编排，多轮靠stage分流只跑差异点。让讲了最好的项目，按背景-拆解-落地顺的。
评测：初期人工抽检，稳了看采纳率。Badcase靠Trace ID定位。SFT看两个条件：坏case占比最高+Prompt调不动。跷跷板解法是拆分支配模板。调不动先换大模型跑AB，没收益就优化上游数据。
推理：上了vLLM+KV Cache+Continuous Batching，KV Cache省70%预填充。Batching有坑，长请求饿死短请求，加了动态调节。QPS二三十，瓶颈在检索IO，做了异步Pipeline。
语音：纯文本。选ASR看WER和VAD。完整报告3-5秒，首字1.5秒。审核规则兜底，没上大模型。
动机：想搞平台级AI工程，偏业务定制像体力活。早会只问卡点，按周切里程碑。
整体问得细不刁钻，看重亲手做过什么、怎么决策。推理优化和评测闭环答得顺不顺决定印象分。
有需要的可以t我 华为，字节，腾讯，阿里，淘天，携程，蚂蚁各大公司都没问题 #携程面试# 面经 #Agent面试# 算法面试 #留学生找工作# 留学生求职 #北美求职# 面试辅导 3 点赞 4 分享 真题解析 浏览 225 大家都在搜：agent面经 9 一键发评 DAG怎么拆意图 接好运 接offer Stage怎么分流 Trace ID怎么查 快捷表情
畅所欲言吧～ 图片 话题 表情 同时转发到我的动态 评论 全部评论(3) 推荐 最新 楼层 lazy_cloud 门头沟学院 机器学习 Trace ID定位badcase这个追问很像真做过才答得顺 1 回复 分享 发布于 08-03 15:33 浙江 回复TA 干货满满👍 接好运 很有实操感 认同评论👏 真实践经验 offerF助 楼主 回复 需要可以帮忙 点赞 回复 发布于 昨天 15:57 北京 来自Android客户端 cool_88 门头沟学院 算法工程师 KV Cache和检索IO都问到，这二面挺工程化的 点赞 回复 分享 发布于 08-03 14:52 北京
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