淘天AI Agent 过啦
淘天AI Agent一面刚结束了，面试官追着项目细节问，真的细到头皮发麻 还好配合墨迹都能搞定 没把握的🉑辅助
RAG部分 混合检索（BM25+向量）结果怎么融合？在哪一步效果最好？PDF扫描件、OCR表格提取踩过哪些坑？准确率大概多少？每个点都追问你当时的实现和问题。
多智能体部分 State管理和Checkpoint怎么落地？多个Agent并行跑怎么避免状态竞争？全局State怎么维护？全是实操细节。
MCP工具封装 Choice接口封装成MCP时，入参出参怎么标准化？兼容性问题？还问了MCP出现前大模型调工具的流程，以及MCP的缺点和流式支持。
工程细节 主子架构？单次会话token数？用的Qwen版本？子任务失败（抓空数据）怎么重试降级？FastAPI+SSE流式，在LangGraph图状态机里怎么捕获节点结果实时推前端？还问了为什么选LangGraph不选LangChain。
感受 没超纲题，但面试官全在测你是不是真干过活，每个追问都往实现和异常处理上引。后面还有两轮，继续复盘项目决策逻辑去。
#面经 #淘天一面 #AIagent #RAG #MCP #大模型面试 #互联网大厂实习
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图 p01：阿里巴巴大楼照片，无面经内容
图 p03 / p04：表情包贴纸，无面经内容
- 小红薯3FJ4674GV：有手撕吗
- ZIP：日常实习吗
- 小红薯645368D2：有手撕么？
- daidai：好厉害啊
- daidai：请教下如何学习agent呀，看开源框架源码吗
- 丢丢阿丢：有没有手撕leetcode哇姐妹还是vibe coding，我看蚂蚁都在vibe coding了
- h!liang：考letcode题吗
- glorina：能出下答案吗
- 是否对标上海实习主线（Agent 应用/全栈）
- 可迁移到简历/项目的点：
- 待补学：