本文分享了大厂面试经验涵盖大模型Agent面试核心要点包括技术模块理解、微调与提示工程、框架使用、Agentic Search等。同时文章还提供了数据结构与算法面试题及解决思路旨在帮助求职者快速掌握大模型Agent领域知识提升面试竞争力岗位大模型Agent应用算法岗bg南京大学 CS硕士一面自我介绍重点说明在大模型Agent、NLP大模型算法相关领域的经验。你对大模型Agent的核心技术模块的理解各模块的核心功能、技术难点是什么以及各模块之间的联动逻辑的如何协同支撑Agent完成复杂任务。谈谈大模型的微调、提示工程与Agent算法设计之间的关联结合具体场景说明如何通过微调或提示优化Agent的推理效果。对AutoGen、LangChain、LangGraph等Agent框架的使用经验包括框架的核心优势、局限性结合具体项目说明你如何基于框架进行算法设计、二次开发或优化解决了什么实际技术问题优化前后的效果对比如何。对Agentic Search智能体搜索的理解它与传统搜索、大模型检索增强生成RAG的核心区别是什么其关键技术点有哪些你在相关方向有哪些实践经验。你认为大模型Agent在落地过程中最容易遇到的技术瓶颈是什么如推理效率、结果对齐、上下文管理等请你提出对应的解决思路。数据结构题二叉树的层序遍历要求非递归实现输出每一层的节点值区分层级考虑空节点的处理场景。数据结构题LRU缓存机制要求实现get和put操作时间复杂度O(1)说明设计思路、数据结构选型理由。二面侧重技术深度、项目落地与问题解决能力约1小时简洁自我介绍介绍一个你主导或核心参与的大模型Agent相关项目包括项目背景、业务目标、核心技术难点、你设计的算法方案、落地过程中遇到的问题及解决方案。针对Agent的Memory模块请详细说明短期记忆、长期记忆的存储方式、更新策略、检索机制分别是什么如何优化Memory的检索效率和准确性适配长上下文场景如何避免Memory冗余提升Agent的推理连贯性。在Agent推理过程中“推理断层”“结果与目标偏离”是常见问题请结合具体技术或你的实践经验说明如何解决这类问题请谈谈你对Tool Usage模块的理解如何设计Agent的工具选择策略如何解决工具调用过程中的兼容性、准确性问题结合具体场景举例说明。你是否有参与过Agent系统的工业级架构设计聊聊论文发表经历请简要介绍论文的核心思想、研究方法、创新点以及论文成果如何与大模型Agent的实际应用结合数据结构题两数之和II - 输入有序数组要求时间复杂度O(n)空间复杂度O(1)。数据结构题合并K个升序链表要求优化时间复杂度说明至少两种实现方式如暴力合并、分治合并、优先级队列合并的优劣分析各方式的时间、空间复杂度。三面侧重前沿视野、创新能力约1.5小时自我介绍针对多模态Agent你认为其核心技术难点是什么谈谈如何推动多模态Agent在实际业务中的落地提出具体的技术思路或方案。请详细说明如何针对Agent的长上下文场景优化推理算法架构具体的技术方案。针对Agentic Search请谈谈你如何进行端到端优化你关注大模型Agent领域的哪些前沿技术趋势如多智能体协作、Agent与工具生态的深度融合、低资源场景下的Agent优化等请举例说明你如何从实际业务问题出发解决复杂的技术挑战。结合我们团队的业务你认为可以在哪些方向进行技术创新和突破提出具体的思考或建议。数据结构题字符串解码数据结构题二叉树的最近公共祖先要求考虑两种场景二叉树是二叉搜索树、二叉树是普通二叉树分别给出最优解法说明解题思路、时间和空间复杂度对比两种场景的解法差异。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】