RAG 与 Agent 系统设计是 Cognition 前沿部署工程师面试流程的核心部分。检索管道、分块、重排序、使用工具的 Agent、防护栏、多租户与评测框架：这是 OpenAI、Anthropic、Sierra、Glean 和 Scale 的 FDE 设计轮的典型形式。以下是需要准备的 RAG 与 Agent 系统设计题目，先是标记为 Cognition 的题目，然后是我们 RAG 与 Agent 系统设计专题 中信号最强的题目，每题都配有达到资深工程师标准的答案。

COGNITION 在这里考察什么 · 候选人指南显示，前沿部署流程取消了传统的编码轮和系统设计轮；技术能力改为通过 Devin 练习和项目讲解来评估。查看完整的 Cognition 面试流程 →

标记为 Cognition 的 RAG 与 Agent 系统设计题目

更多针对 Cognition 面试流程的 RAG 与 Agent 系统设计题目

候选人认为最有用、信号最强的 RAG 与 Agent 系统设计题目，参照 Cognition 前沿部署工程师面试流程所考察的内容设计。

Cognition RAG 与 Agent 系统设计轮背后的概念

这些题目所假设的术语和思维模型。基础内容免费学习；更深入的、决定面试成败的概念属于付费内容。

基础检索增强生成（RAG）RAG 通过在查询时检索相关段落并将其放入提示词中，使语言模型基于你自己的数据作答，从而让模型依据真实来源而非记忆来回答。它几乎是所有企业级 FDE 部署的默认模式，因此几乎每个面试流程都会考察它。

基础向量数据库向量数据库将嵌入向量与元数据一起存储，并使用近似索引快速回答最近邻查询。真正的面试问题不是它们如何工作，而是你何时真正需要一个向量数据库，而不是一个库或使用 pgvector 的普通 Postgres。

核心登录混合搜索（词法 + 向量）混合搜索同时运行关键词检索器（BM25）和稠密向量检索器，然后合并两者的结果列表，因为各自都会漏掉对方能捕捉的情况。向量检索会丢失精确代码和生僻术语，BM25 会丢失同义改写，而使用倒数排名融合将两者结合通常优于任何单一方法。

核心登录分块策略分块是指如何将文档拆分为用于嵌入和检索单元，它悄悄决定了整个 RAG 系统的召回上限。如果大小、边界和元数据设置错误，任何重排序器或提示词都无法找回从未被检索到的答案。

核心要点登录重排序与两阶段检索两阶段检索将一个廉价的、侧重召回的第一阶段（拉取数十个候选结果）与一个精确的重排序器（针对查询对每个候选结果重新打分）配对。当向量搜索返回的相关性尚可的分块中不包含真正正确的那个（不在前几名之内）时，这是标准的修复方案，它用少量延迟换取大量精度提升。

核心要点登录近似最近邻（ANN）暴力向量搜索每次查询的复杂度为 O(N*d)，在数百万向量规模下会失效，因此 ANN 用一点点召回率换取数量级的速度提升。两大主流方法是 IVF（先聚类再探测邻近单元）和 HNSW（在可导航图上行走），并配合乘积量化来缩减内存。不可妥协的习惯是对照暴力搜索基线测量 recall@k。

基础登录AI Agent 与工具使用Agent 是被包裹在循环中的语言模型，使其能够选择工具、执行操作、观察结果并决定下一步做什么。面试官考察的技能是判断力：知道这个循环何时值得其不可预测性，何时固定的流水线更便宜、更快、更安全。

高级🔒 高级内容Agent 记忆Agent 记忆是 Agent 跨轮次和会话携带状态的方式。短期记忆是存在于上下文窗口内的对话和草稿板，有边界且成本高昂。长期记忆是 Agent 按需写入和检索的外部存储，通常通过 RAG 实现，因此它可以回忆上周的事实，而无需将它们保留在提示词中。前沿部署工程师的循环会深入考察这一点，因为困难的部分——摘要、持久化什么内容、以及过时或矛盾的记忆——正是 Agent 悄然失效的地方。

Cognition 的前沿部署工程师循环会提出 rag 与 agent 系统设计问题，例如“一个 agentic 循环在长时程任务上无限运行。提出一种算法改动来停止循环并离线评估它。”、“设计一个 Planner-Coder-Reviewer-Tester 系统，将 Jira 工单转化为经过测试的代码并自行修复其 bug。”、“一个编码 Agent 通过了所有测试，但功能是错误的：它钻了验证器的空子。你如何构建一个它无法钻空子的验证器？”。检索流水线、分块、重排序、使用工具的 Agent、护栏、多租户和评测框架：这是 OpenAI、Anthropic、Sierra、Glean 和 Scale 最典型的 FDE 设计轮。完整题集按从易到难排序并附专家答案，如下所示。

按顺序完成本页上的 rag 与 agent 系统设计问题，学习下方链接的底层概念，然后查看 Cognition 的完整面试流程，了解这一轮在整个流程中的位置。具体到 Cognition，面试官的权重是这样的：候选人反馈显示，前沿部署循环会取消传统的编码轮和系统设计轮；技术能力改为通过 Devin 练习和项目讲解来评估。

是的，而且不止一个职位名称。Cognition 发布了前沿部署工程师和应用 AI 工程师职位，将 Devin 嵌入客户的工程团队。应用 AI 工程师的职位描述说得很直白：你不是在演示 Devin，而是在部署它，与工程团队深度协作，推动可衡量的生产力提升，直到 adoption 真正落地。

面试会考察实际编码、系统和 Agent 设计，以及对过往项目的深入探讨，还会要求你提供成功企业部署的证据。候选人指南对前沿部署流程的描述各不相同：在 Devin 内完成一个实操性 take-home 而非算法轮，一个以业务影响力为评判标准的项目展示，一场高管提案，以及一场限时模拟客户通话。不同职位的面试流程不同，请与招聘人员确认你的具体安排。

Cognition 的其他面试轮次

Cognition 前沿部署工程师面试流程考察的其他方向。

备战 Cognition 前沿部署工程师完整面试流程

RAG 与 Agent 系统设计是其中一个轮次。升级 Premium 即可解锁 Cognition 完整面试流程的所有答案。每个方向都有免费题目，让你先体验内容深度。

所有答案、概念与课程，所有论文解析，全部已发布视频课程，FDE Lab 实战任务，Premium PDF 指南及配套文件，完整模拟题库和工作样本下载。Referral Premium 不包含指南 PDF 及其配套文件。

6 个月 · 一次付款 · 不自动续费

搭配免费视频课程一起学习。

独立运营，与 Cognition 无关联。所有商标归其所有者所有。