滴滴 agent开发二面

offerF助 | 07-29 19:21

标签：我的求职进度条

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offerF助 07-29 19:21 Université d’Auvergne-Clermont-Ferrand 1 信息技术岗 发布于广西 关注 滴滴 agent开发二面 #发面经攒人品# 一、架构对比与源码理解 Q1： 对比Claude Code和Hermes在设计模式上有什么区别？为什么不同的应用场景会有不同的设计？ Q2： Claude Code和Hermes在记忆系统上有什么差别？你怎么理解不同场景需要不同的记忆设计？ Q3： 在读完了这两个框架的源码之后，回头看你之前做过的项目，你觉得有哪些地方可以处理得更好？ 二、项目深挖 — Skill设计与工程落地 Q4： 以企微群商机智能体为例，你的Skill是怎么设计的？具体怎么实现自动监控群聊、提取商机信息并写入表格这个功能？（追问了三轮，从架构原理到实现细节到效果评估） 三、项目深挖 — Agentic RAG系统设计 Q5： 在你做过的所有项目中，你觉得哪个最有技术挑战？能具体分享一下技术难点和你怎么克服的吗？ Q6： 既然在文档解析和存储时已经做过摘要提取等预处理，为什么还需要Agentic RAG？直接用传统RAG加摘要召回不行吗？是什么让你觉得读和写都搞不定？ 四、开放性问题 — 检索系统设计 Q7： （开放性问题，无标准答案）假设有一个信贷风控场景：用户在交易时需要判断是否有欺诈风险。你有一个黑产交易数据库，但当前用户不在数据库中（否则已被拉黑）。你需要设计一个检索系统，从黑产库中召回"行为模式相似"的历史案例，辅助判断当前交易的风险。注意这个场景有几个特殊挑战： 捕捉的是"异常"而非语义"相似" 拿交易字段做语义检索往往会召回大量正常交易，参考价值有限 黑产会换店铺、换商品品类来躲避检测 你会怎么设计这个检索系统？跟常规RAG/Agentic RAG相比要做哪些针对性调整？ 五、动机与反问 Q8： 这次换工作的主要原因是什么？ Q9： （反问环节）面试官分享了一个实际踩过的坑：做AI项目时容易把"效率提升"和"效果提升"划等号，项目立项阶段的方向误判比实现层面的坑更致命。面试官举例说明了用Agent做特征开发但最终模型效果提升有限的复盘经验。 #AI面试# agent  #滴滴# RAG  #Agent架构# 风控场景  5 6 21 分享 浏览 1112 大家都在搜：agent面经 9 一键发评 蹲蹲offer 接好运 忍耐王 求源码链接 风控怎么建模 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(5) 推荐 最新 楼层 Ignatius_29 门头沟学院 后端工程师 二面还要求读框架源码，滴滴这个岗门槛不低 2 回复 分享 发布于 07-30 17:56 上海 回复TA 门槛确实高😮 接好运 要读哪些源码 好岗值得冲💪 佩服求职者👍 不知道怎么取名字_ 西安工程大学 嵌入式工程师 最近是滴滴集中面试了？好多滴滴的面经 点赞 回复 分享 发布于 08-01 20:12 陕西 box_54 门头沟学院 把效率提升当效果提升，做项目时确实很容易上头 点赞 回复 分享 发布于 07-30 17:21 北京 等 offer 时整理桌面​ 门头沟学院 全栈开发 风控这个检索题一出来，我脑子已经开始冒烟 点赞 回复 分享 发布于 07-30 16:48 广东 邓市洮 Java mark 点赞 回复 分享 发布于 07-30 11:50 广东 来自Android客户端

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