13 你简历提到日志分析准确率从29%提升到68%、综合达到83%,并构建了评测体系。请说明你具体负责哪部分,评测体系如何设计和落地?验证候选人对评测体系的实际主导程度,能否把指标提升拆解为可复现的评测设计、数据闭环和工程落地。 查看学习思路
14 标准测试Case包含用户描述、系统日志文件、多维度权重和人工复核。请说明标准、评分量表、流程如何设计,Case模板如何与业务工程团队对接收集?考察候选人能否把评测从个人脚本升级为可协作、可维护的工程规范,包括模板设计、权重规则和跨团队收集机制。 查看学习思路
15 如果现在要构建一个全新的、与日志分析完全不同的Agent场景,现有Agent工程中哪些模块可抽象复用,哪些基础板块不需要动,哪些需按业务微调?考察候选人是否理解Agent工程的分层边界,能否区分稳定基础设施与业务耦合部分,做出合理的复用与改造决策。 查看学习思路
16 项目架构从“分类器+专家工作流+兜底Agent”演进为“自主调用Skills”,再到“双Agent+裁决Agent”。请讲架构变革的背景、决策依据,以及新架构解决的核心痛点是拓展性还是长链路推理与证据验证的准确率?考察候选人能否从业务问题出发解释架构演进,权衡准确率、成本、延迟和拓展性,而不是堆砌名词。 查看学习思路
17 请介绍你在实习中参与的数据处理Agent项目,重点说明为什么选择LangGraph搭建,它与其他实现方式相比的优缺点,以及是否存在更合适的方案。考察候选人对Agent编排框架的技术选型能力,是否理解LangGraph的适用边界,以及能否结合业务需求做权衡。 查看学习思路