美团 Agent 开发一面：Markdown 没标题怎么切分？

美团 Agent 开发一面面经：以“周末去南京玩两天”的行程规划 Agent 为主线考工具编排与异常处理，深挖 RAG 的 Markdown 切分、短 Query 与长 Chunk 的向量化对比、混合检索与 RRF，另含电商搜索排序 Agent 与推荐理由评估。

拼多多 Agent 开发一面：RAG 切块、混合检索与 BM25

拼多多 2026 秋招 Agent 开发一面面经。考点集中在 RAG 工程：切块粒度的取舍、混合检索与 BM25 原理、Top-K 噪声处理、端到端延迟优化、MCP 全链路，以及记忆机制、文档多版本共存和两道手写题。

虾皮秋招研发工程师面经：9.10 一面由 AI 按简历出卷、自己作答，9.21 二面深挖自研消息队列与 RAG 项目，覆盖五路召回与加权 RRF、reranker 降级与评测口径，10.9 HR 面后告知十月底发带薪意向。

阿里云 AI Agent 开发岗两场面试合集：一面追问实习中 Agent 存储查询优化与完整存储链路，二面系统考察 RAG 的文档切分、向量与 BM25 混合检索、多跳检索、Query Rewrite、文档访问控制与长对话摘要压缩。

百度 Agent 秋招算法岗一二面面经：一面围绕多 Agent 架构与分工、长期记忆检索、评估手段展开，手撕区间差集与带温度系数的 Top-K 采样；二面追问三级记忆的必要性、记忆评估指标、双引擎存储与混合检索，手撕生成有效括号。

字节 Agent 方向秋招二面几乎全程压在简历上的 RAG 系统：Markdown 分块与父子块聚合、尾块处理、图片入库的推理开销、问题改写与子问题拆分、混合检索与重排，最后是一道 random5 构造 random7 的算法题。

美团 AI 应用开发一面面经，深挖实习的 Agent 平台：意图识别树、ReAct 与 Plan-and-Execute 的取舍、重规划策略、工具超时重试与幂等、混合检索 RRF 融合，最后是 AI Coding 工作流和岛屿数量手撕题。

美团AI全栈开发实习一面面经，重点考察RAG检索策略（混合检索、RRF调参）、Agent幻觉处理、HTTP协议版本区别、Java核心机制、V8引擎GC及向量数据库底层算法，适合备战大厂AI研发岗位的求职者参考。