浦银金科 大模型算法面经（一面）

日常实习 · 2026-07 · 来源 牛客

聚焦AI Agent系统设计能力，重点考察多智能体协作机制、工具调用（ReAct/MCP）、记忆管理、循环终止与幻觉缓解等Agent核心工程问题

• 一面 · 项目：多智能体系统如何实现任务拆解、协作求解与结果验证
• 一面 · 八股：ReAct框架与MCP协议在Agent工具调用中的作用和区别
• 一面 · 项目：多智能体系统的循环终止条件设计及human-in-the-loop介入时机
• 一面 · 项目：独立记忆与共享记忆池的协同机制，以及JSON结构化存储的设计考量
• 一面 · 项目：针对不同大模型（如DeepSeek-v4-flash、minimax-m2.7）的提示词适配策略与Zero-shot CoT效果评估方法
• 一面 · 八股：RAG全流程关键环节及面向中文金融文本的切块策略优化
• 一面 · 八股：缓解大模型幻觉的多层次手段：从输入清洗、提示工程到多智能体投票与人工反馈闭环
• 一面 · 项目：具身智能体记忆评测基准设计思路，特别是长短期记忆分离与跨场景泛化测试方法
• 一面 · 开放：G-Memory与Hermes在智能体记忆进化路径上的技术取舍与可控性权衡