【某 AI 独角兽】【AI Agent 开发】社招二面，Multi-Agent 架构 + RAG 深度 + 代码设计，考察系统设计思维

【某 AI 独角兽】AI Agent 开发 社招二面

基本信息

面试题目（按提问顺序）

第一部分：Agent 架构设计（约 20 min）

1. Agent 核心架构

• "请描述一个典型 LLM Agent 的架构。核心组件有哪些？它们如何构成一个完整的决策循环？"
• "以 ReAct（Reasoning + Acting）框架为例，解释 Agent 的推理-执行循环。"
• "你用过 LangGraph 吗？它和 LangChain 的 Agent 模块有什么本质区别？"

1. Multi-Agent 系统设计题

• "如果让你设计一个 Multi-Agent 协作系统来处理一个复杂的企业工作流（比如自动化处理客户投诉），你会怎么设计？"
• 考察点：
• Agent 角色划分（接收 Agent、分析 Agent、执行 Agent、审核 Agent）
• 通信协议：共享消息总线 vs 点对点传递
• 状态管理：如何追踪整个工作流的进度
• 异常处理：某个 Agent 失败时的回退机制
• 成本控制：如何避免 Agent 之间无限循环调用

1. 工具调用（Function Calling / Tool Use）

• "Function Call 是怎么实现的？LLM 怎么知道该调用哪个工具？"
• "你遇到过 Function Call 的哪些问题？怎么解决的？"
• "MCP（Model Context Protocol）了解吗？它和 Function Calling 的区别是什么？"

第二部分：RAG 深度考察（约 15 min）

1. RAG 架构优化

• "你的 RAG 系统处理过最复杂的场景是什么？"
• "Agentic RAG 了解吗？和传统 RAG 有什么区别？"
• "怎么处理多模态文档（PDF 中有表格、图片）的 RAG？"
• "RAG 中如果召回了很多相关但互相矛盾的文档怎么办？"

1. 向量数据库与检索策略

• "HNSW 和 IVF 索引各自的原理和适用场景？"
• "在高并发场景下，向量数据库的性能瓶颈在哪里？怎么优化？"
• "Small-to-Big Retrieval 策略是什么？在什么场景下使用？"

第三部分：工程实践与系统设计（约 15 min）

1. 系统设计题：设计一个 AI 客服系统

• 需求：支持多轮对话、知识检索、自动工单创建、人工转接
• 考察点：
• 对话状态管理（短期记忆 vs 长期记忆）
• 知识检索策略（意图识别 → 多路召回 → Rerank → 生成）
• 兜底策略：检索不到时怎么处理
• 人工转接的判断条件
• 系统监控与评估：如何衡量客服系统的效果

1. 评估体系

• "你怎么评估一个 AI Agent 的效果？用什么框架？"
• "G-Eval、RAGAS 这些评估框架了解吗？"
• "LLM-as-a-Judge 的做法你试过吗？有什么局限性？"

第四部分：代码设计（约 15 min）

1. 代码设计题

• "请用代码实现一个简单的 Agent Loop：接收用户输入 → 调用 LLM → 解析是否需要工具调用 → 执行工具 → 拼接结果 → 再次调用 LLM → 输出最终结果"
• 考察点：
• 循环终止条件（最大迭代次数、LLM 不再调用工具）
• 异常处理（工具调用失败、超时）
• 日志与可观测性
• 代码结构是否清晰（是否符合 SRP 原则）

面试感受 / 反馈

• AI Agent 岗位面试和传统 SWE 差异很大，重架构思维轻刷题
• Multi-Agent 设计题非常开放，没有标准答案，考察的是你对问题的拆解能力
• MCP 是新兴考点，了解它和 Function Calling 的区别是加分项
• RAG 考察深度比一面更进一层，需要讲出实战中的 trade-off
• 代码设计题不是考算法，而是考你能否写出一个结构清晰的 Agent 框架
• 面试官很看重"你对自己系统的局限性有清晰认知"这一点

准备建议

• 精读 ReAct、Plan-and-Execute、LangGraph 的论文/文档，能画出架构图
• Multi-Agent 设计要能讲清楚角色分工、通信机制、容错策略
• MCP 协议了解一下基本概念，知道它解决了什么问题
• RAG 准备到"架构师"级别：不只是"我用了 LangChain"，而是"我为什么这么设计"
• 准备一个完整的 Agent 项目，能从需求到上线讲清楚全流程

反问示例

• "团队现在用的是 Single Agent 还是 Multi Agent？Agent 之间怎么通信的？"
• "目前 Agent 最大的技术挑战是什么？延迟、幻觉、还是工具调用的稳定性？"