Plan-and-Execute 面试题
共 3 篇真实面经 · 涵盖 百度 / 腾讯 等 2 家公司
百度 Agent 算法岗一二面面经：Agent 架构、上下文管理与 Skill 设计
百度 Agent 算法岗一面二面面经：一面从 Agent 核心模块与主流框架问起，覆盖 ReAct 与 Plan-and-Execute 的差异、海量工具下的 Token 爆炸与工具乱选治理、Agentic RL 的动机、全方位评测维度、单 Agent 与多 Agent 取舍以及上下文溢出方案，手撕翻转整数；二面转入源码阅读（OpenClaw、Claude Code）、记忆与上下文管理实现对比、工具错选根因、自定义 Skill 结构，并要求设计「预订明日上海机票」的完整链路与任务停滞的异常处理，手撕单词拆分。
百度 Agent 算法岗一二面面经：Agent 架构、上下文管理与 Skill 设计
百度 Agent 算法岗一面二面面经：一面从 Agent 核心模块与主流框架问起，覆盖 ReAct 与 Plan-and-Execute 的差异、海量工具下的 Token 爆炸与工具乱选治理、Agentic RL 的动机、全方位评测维度、单 Agent 与多 Agent 取舍以及上下文溢出方案，手撕翻转整数；二面转入源码阅读（OpenClaw、Claude Code）、记忆与上下文管理实现对比、工具错选根因、自定义 Skill 结构，并要求设计「预订明日上海机票」的完整链路与任务停滞的异常处理，手撕单词拆分。
腾讯 260824 风控算法 Agent 开发一面
腾讯风控算法（Agent 开发）一面，8 月 24 日：先追问模糊语义搜索的标签映射与排序优化，再深挖实习评测集构造与 Plan-and-Execute 选型，基础部分问推理加速与 MCP 的区别。
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