评测体系 面试题
共 7 篇真实面经 · 涵盖 百度 / 哔哩哔哩 / 字节 / 字节跳动 / 联咏 等 7 家公司
百度AI测开二面：Agent评测与检索质量
百度AI测试开发二面面经，9.21面试、全程约50分钟，几乎全在拷打项目。围绕Agent安全性设计、技术难点、测试体系与评测、检索性能与重排序、幻觉处理、Agent协作模式优劣、LangGraph框架选型，以及自动生成测试用例的Agent方案。
哔哩哔哩二面：服务治理与AI评测体系
哔哩哔哩9月22日二面，围绕服务注册发现与RPC调用链路、控制面流量规则下发与同机房选路、负载均衡策略展开，并深入Agent在规范治理中的角色、评测体系指标与RAG检索优化。
字节 Agent 开发后端日常实习一面：RAG 检索与评测深挖
字节 Agent 开发后端日常实习一面面经，全程沿简历里的两个 Agent 与 RAG 项目下钻：LangGraph 工作流选型、AI 合成评测集的构造与质量控制、BM25 与向量检索的混合召回、RRF 融合、Cross-Encoder 重排的必要性，最后是一道偏简单的贪心手撕题。
字节 AI 应用工程师一面：数据分析 Agent 设计与 Go 并发
字节飞书多维表格方向 AI 应用工程师一面挂经，约 70 分钟：算法手撕后是 Agent runtime 与评测体系的深挖，接着是一道数据分析 Agent 的场景设计题，最后落到服务治理、MySQL 索引与 MVCC、TCP 发送窗口和 Go 的 GMP 调度。
联咏一面 AI 应用开发：恒等映射、softmax 与 YOLO 架构
联咏 9 月 15 日 AI 应用开发岗一面面经：从实习里的 token 节省与银行 Agent 讲到技术题，覆盖算子恒等映射的实现、softmax 公式与数值稳定性、YOLO 架构可改的结构，以及整套模型评测体系怎么搭。
美团AI全栈二面：RAG切块、多Agent协作与缓存一致性
美团AI全栈二面面经，9.20面试、9.22收到意向书。开场手撕LRU并追问泛型、过期时间与多线程安全，随后全是场景设计题：RAG为什么要用、切块与排序哪个环节影响最大、Markdown怎么切、BM25与向量怎么融合、RRF的k怎么设、多Agent任务分配与状态隔离、工具调用容错、行程规划Agent设计，以及缓存三兄弟与Redis分布式锁。
作业帮 Agent 开发一面：评测体系与 Trace 闭环
作业帮 Agent 开发一面面经（9 月 23 日），整场围绕 Agent 工程化展开：工具调用幂等与断线重连、审计能力、真实对话 Trace 的收集回流、评测集构建与人工 Review、确定性指标与 Agent Reviewer 结合的评分报告，以及按低分 Case 定向调优。
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