匹配正文：…学习：项目难题怎么定位与解决?。 3. design · design 从用户第二轮追问开始，身份、会话状态、查询改写、租户过滤、证据引用和答案如何流动？考察重点：确认候选人理解端到端链路、关键接口和状态变化。端到端组件、数据流和每层输入输出关键接口与约束如何影响设计下一步：tradeoff。配套学习：高并发下状态一致性怎么保证？、大模型输出怎么做真实性验证?。 4. tradeoff · tradeoff 状态放窗口、摘要、结构化槽位还是外部存储？权限过滤在召回前…

#模拟面试#简历项目#连续追问

面试题·Agent

什么时候该用 Deep Research，而不是普通 RAG？复杂问题怎么分级路由？

匹配正文：…某个关键数据缺失，Agent 要换关键词或寻找替代来源。第五，交付物是结构化报告，而不是一段短回答。报告要有执行摘要、分项比较、证据引用、信息缺口和建议边界。这些信号越集中，越有理由进入 Deep Research。只有“问题很长”并不是充分条件。用户可能把一个单点问题写得很长，也可能只用一句话提出一个需要多天调研的开放任务。不要只看字数，要看任务契约一个可执行的路由器，至少要从问题里提取五类信息。一是交付类型：用户要事实答案、解释、比较表，还是完整研究报告。二是…

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#Deep Research#问题边界与研究闭环#Deep Research 分级路由

项目实战·Agent

第 1 章:为什么需要 Deep Research

匹配正文：…art 3) 这一章你会学到什么 ✓ 用任务行为而不是产品名称定义 Deep Research ✓ 区分规划、工具调用、工作状态、证据引用和用户可见说明 ✓ 运行一个零依赖、无 API key 的确定性研究执行器 ✓ 理解普通 RAG、带动态检索的工作流与研究型 Agent 是连续选型空间 ✓ 识别多步骤错误累积、提示注入、越权检索、陈旧证据与失控成本 ✓ 设计停止、拒答、引用校验和人工复核门槛 🚀 Part 1 · 主线实战从一个合成选型任务开始假设团队要比较三个向量…

#Agent#Deep Research#项目实战

项目实战·Agent

第 7 章：服务化设计——任务状态、推理、并发与成本

匹配正文：…应覆盖新状态; worker lease、heartbeat 和 attempt,避免两个 worker 同时接管; 已完成步骤、证据引用、可恢复检查点与最终结果版本; 创建幂等键、取消标记、错误分类、下一次重试时间和保留/删除期限。读取、订阅、取消和下载结果都要在服务端按当前用户重新鉴权。只把 task id 设成长随机串并不是授权。多个标签页或重连客户端只接受比本地 event_seq 更新的事件;任务进入终态后,晚到回调不能把它退回运行态。 2.3 重试要按副作用分类…

#Agent#Deep Research#项目实战

面试题·Agent

首次 SFT 后格式稳定了，为什么工具选择和答案仍然不行？

匹配正文：…照。针对 Search 与 Visit 混淆，补充“摘要足够”和“必须进入原文”的成对任务。针对答案不完整，补充多子问题覆盖、证据引用、无答案说明和明确结束的轨迹。针对格式偶发重复，回查训练样本是否存在多次输出、缺失 finish 或角色串位，先清洗再扩量。针对异常环境，增加超时、空结果、权限受限后的重试、换源与降级，但 observation 必须来自可验证环境。每个缺口都要有对应评测题。只补训练数据而不增加独立测试，无法判断改动是否有效。为什么不能只把同类正确…

#Deep Research#数据构造与训练#Deep Research SFT

面试题·RAG

RAG 引用怎么做到可核验？为什么让模型自己标来源不够？

匹配正文：…要用人工样本校准。文档更新时不能只保存页码或 Chunk 顺序，还要保存文档版本和稳定 ID。评测会覆盖无效编号、漏引、错引、多证据引用和版本更新，并实际点击检查用户看到的原文是否就是当时的证据。这样引用才是可核验链路，而不是看起来专业的装饰。最后用三个可核验问题收口：来源信息由哪一层写入，原文为什么足以支持这条陈述，内容更新后当时的证据链还能否被复查。只在 Prompt 里要求“标注来源”，回答不了这三个问题。

#RAG#生成与对话#RAG 引用溯源

面试题·Agent

Agent 怎么评估才不只看最终答案？任务、执行轨迹与成本要分层验收

匹配正文：…udge 猜。开放质量由 LLM Judge 按明确 Rubric 评分，例如覆盖、引用支持和结构。Judge 输出结构化分数、证据引用和理由，便于审计。人工用于标注基准、校准 Judge、处理高风险与争议样本，并抽检版本变化。自动评估扛量，人工保证方向。 Judge 也有位置、长度和自我偏好。A/B 比较时交换顺序，Rubric 明确不奖励灌水，使用不同模型或多人样本校准。Judge 版本变化后重新验证与人工一致性。不能让同一个 Judge 分数既做唯一训练奖励，又做…

#Agent#多智能体与评估#Agent 评估体系

面试题·Agent· 字节

Agent 长短期记忆如何分层?

匹配正文：…定 ID 关联。向量用于候选检索，精确属性和状态由结构化存储承载；用户纠正应生成新版本或显式覆盖规则。摘要是有损表示，必须保留原始证据引用。系统按租户和主体分区，使用事件日志、幂等写入、删除和过期策略。多 Agent 默认隔离，只共享明确授权的命名空间。评估写入精确率、检索 Recall@K、冲突率、任务成功率、P95 延迟和存储成本，并测试错误记忆注入与删除是否真正生效。图解 Agent 长短期记忆如何分层?图解

#字节#Agent#Agent 记忆架构

面试题·Prompt· 美团

ReAct 框架怎么实现推理+行动?

匹配正文：…是必须向用户公开隐藏 Chain-of-Thought。生产实现可以保留可审计的结构化字段：当前目标、所选工具、参数、执行状态、证据引用和简短决策摘要。内部推理文本既不保证忠实，也可能暴露提示、隐私或安全策略，不能把完整 Thought 当成可解释性证明。服务端执行循环服务端根据用户和对象权限给出当前可用工具 schema；模型返回结构化的 tool_call、respond、ask_for_confirmation 或 stop 候选；服务端重新校验工具名、参数、…

#美团#评估与监控#Agent

面试题·项目与经历· 美团

客服办公导购 Agent 选型

匹配口述回答：…人工升级用真实指标决定扩展约4分钟把隐私、退款和合规错误计入后，客服Agent的ROI应如何重新计算。可继续讨论权限分级、证据引用、人工接管和风险加权指标。

#Agent#商业落地#技术成熟度

面试题·Agent· 小红书

LLM 输出格式不规范怎么修?

匹配口述回答：…软约束。示例没有固定三到五个的最优答案，要覆盖正常、边界、缺字段、无依据和对抗输入。也不需要让模型公开隐藏思维链；需要解释时，输出证据引用、规则命中或简短理由。服务端要逐层检查 JSON、schema、跨字段约束、对象是否存在、当前状态和当前用户权限。模型生成了合法 order id，不等于它有权访问这个订单。工具调用也一样，schema 只约束表达，权限仍由服务端校验。后处理尤其要避免把未知事实修成一个看似完整的值。尾随逗号这类纯语法问题可以谨慎修复并保留原输出；金额、…

#小红书#Agent#LLM 输出格式规范

大模型客服质检系统如何设计与验证？

多轮对话、引用与权限隔离项目模拟面试

什么时候该用 Deep Research，而不是普通 RAG？复杂问题怎么分级路由？

第 1 章:为什么需要 Deep Research

第 7 章：服务化设计——任务状态、推理、并发与成本

首次 SFT 后格式稳定了，为什么工具选择和答案仍然不行？

RAG 引用怎么做到可核验？为什么让模型自己标来源不够？

Agent 怎么评估才不只看最终答案？任务、执行轨迹与成本要分层验收

Agent 长短期记忆如何分层?

ReAct 框架怎么实现推理+行动?

客服办公导购 Agent 选型

LLM 输出格式不规范怎么修?