海康威视 大模型算法面经（一面）

秋招 · 2026-10 · 来源 牛客

聚焦AI Agent系统设计、工程落地与评测，强调多阶段workflow、记忆机制、tool/skill抽象及LLM协同优化能力

• 一面 · 项目：Agent系统整体功能模块与技术架构设计
• 一面 · 项目：Agentic workflow中LLM参与的具体环节
• 一面 · 场景：为何选择简单prompt+API而非ReAct/Plan-and-Execute等经典Agent范式
• 一面 · 项目：文档处理模块的技术实现细节（含手写体/印刷体识别）
• 一面 · 八股：单Agent vs 多模型协同：不同环节是否使用异构大模型
• 一面 · 项目：Prompt迭代优化方法论（人工主导 or LLM自动化）
• 一面 · 开放：Agent项目中最核心的技术难点
• 一面 · 项目：意图识别的具体实现方式
• 一面 · 八股：AI Agent与传统聊天机器人的本质区别
• 一面 · 八股：Agent Loop标准流程（含Thought-Action-Observation）
• 一面 · 场景：防止Agent陷入死循环的机制设计
• 一面 · 八股：短期记忆与长期记忆在Agent中的实现与权衡
• 一面 · 八股：Agent系统评测方法、开源框架（如Arena、AgentBench）及指标设计
• 一面 · 八股：Skill与Tool在Agent中的语义区分及业务Harness实践
• 一面 · 八股：Claude Code与DeepSeek Harness的特性对比