Skill路由 面试题
共 2 篇真实面经 · 涵盖 东方财富 / 科大讯飞 等 2 家公司
东方财富 AI 应用一面：Skill 路由评测与上下文分层
东方财富 AI 应用一面面经（9.15）：主体是 Agent 实习的深挖——Skill 路由评测为什么要做、正反例怎么构造、除描述外的误路由原因、如何量化与设定阈值、历史消息膨胀与错漏召回如何处理、Context 如何分层，以及金融场景下工具返回五六千只 A 股而用户要求全量输出时压缩的信息损失怎么办；随后追问多数据源并发召回为什么用专用线程池、两级缓存一致性、历史访问预热与热点识别、近似统计结构找 Top K，最后考 AI Coding 经验与手撕拓扑排序。
科大讯飞 AI 应用一面：Agent Harness、沙箱隔离与评测
科大讯飞 AI 应用一面面经（9.15，两位面试官群面）：先从实习与转正意向切入，深挖第三个实习的异步工作流框架、小站点网络隔离导致的升级失败与改造、DB 队列设计与执行，再追问第二个实习的搜索链路 P99 优化、两级缓存与本地缓存一致性、广播更新的可靠性；后半段集中在第一个实习的 Agent Harness——Runtime/Workflow/Node 分层、与 Dify/扣子的对比、分层上下文 Roadmap、压缩触发阈值与 Tool Result 处理、摘要对 KV/Prefix Cache 的影响、Skill 路由评测，最后追问自研 Runtime 的理由、沙箱与隔离（gVisor、microVM、Docker 的差异）以及把本地 Coding Agent 做成多人 SaaS 的架构。
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