长鑫存储 Agent开发面经（一面）

秋招 · 2026-10

深度考察 Coding Agent 与多智能体系统架构设计，重点围绕 Claude Code 协调者模式、长程复杂任务拆解、单点容错与上下文压缩展开

• 一面 · 场景：设计 Coding Agent 时对底层代码大模型（如 Codex）的优化策略
• 一面 · 开放：自研 Code Agent 与直接采用市面成熟方案的选型考量与商业价值
• 一面 · 八股：AI Agent 系统的通用分层架构设计（及简化分层方案）
• 一面 · 场景：主流多 Agent Code 架构的设计思路与适用场景
• 一面 · 八股：Claude Code 协调者（Coordinator）模式的设计初衷与核心优势
• 一面 · 场景：中心协调者模式的单点性能瓶颈与局限性分析
• 一面 · 场景：中心协调者模式下子任务间冲突的检测与解决机制
• 一面 · 场景：Code Agent 应对长程复杂任务的规划与分阶段执行方案
• 一面 · 场景：复杂代码任务拆解时的粒度评估与划分原则
• 一面 · 场景：执行过程中动态重规划（Re-planning）机制及其引入的风险与应对
• 一面 · 八股：中心协调者模式与自组织多 Agent 模式（如 Swarm）的对比
• 一面 · 场景：中心节点故障时的容错、状态恢复与高可用保障方案
• 一面 · 场景：多任务并行拆解中耦合度评估与未完全解耦时的处理策略
• 一面 · 八股：代码生成与补全场景中模型幻觉的抑制与校验手段
• 一面 · 八股：长上下文压缩机制的触发时机与信息丢失缓解方案
• 一面 · 八股：Agent 规划层（Planning）与底层模型调用层的职责边界
• 一面 · 开放：多 Agent 协同相比单 Agent 的核心痛点及架构选型权衡
• 一面 · 场景：通过多 Coordinator 分布式架构消除单点瓶颈的可行性与实现方案