项目经验
EasyExcel 流式读取主要实现了什么业务逻辑？
如果系统 QPS 不高，为什么还要使用 Redis？
Redis 预览数据的可靠性、过期和最终入库是如何考虑的？
如果接口 QPS 很高，持续累加 Redis 计数器导致 Redis 压力过大，应该怎么优化？
本地缓存、Redis 集群、分片和批量同步分别有什么作用和取舍？
如何通过项目文档、规范、状态文件和计划文件约束 AI 的行为？
工业级 Agent 项目是否应该只采用一种模式，还是混合使用多种模式？
第一个项目中是做架构升级，升级的痛点是什么，基于什么目的去做？
第二个项目（个人AI项目），为什么要做这个，能解决什么问题？
Three.js项目是怎么做离屏渲染的？有做什么优化吗？切换场景怎么防止内存泄漏？（跟我说切换材质如果没有用到要手动回收）
我看你最近提交挺多的呀，这提交的都是哪个项目啊？（面试官居然对着我 GitHub 问我，没招了）
你第一段实习那个 AIGC 视频创作平台，你选择 Claude Agent SDK 的原因是什么？市面上还有其他选择呢？
你最近实习的这家公司中有这个 AI 智能对话模块，是只有 chat 吗？还是有调用工具的流程啊？
该项目技术实现（前后端、RAG）及数据库使用情况？
岗位明确偏向前端，实习生需独立完成页面编写与修改，是否接受？
你另外一家实习主要是做什么业务的，有用过Agent吗？
我看你前端做的蛮多，那你 AI 简历分析的项目后端让 AI 给你做的，还是你自己去手敲的？
让我挑一个项目讲，为什么要写这个项目，技术选型为什么要用这些，然后有啥价值，口径和指标，我讲了我的cr agent项目，
出现一些线上故障，接口平均响应时间从200ms到5s，cpu使用率飙升，下游很多服务依赖，然后会有db redis es等，怎么进行排查与解决
加入到一个团队里，这个团队的项目会有前端和客户端之类的你不熟悉的技术栈，你怎么快速学习并且完成需求
你有没有利用过 spring 的某些机制来去实现你的这些项目？
那在分布式系统里面，如果你用了这个，刚刚你说那个定时任务的话，它会遇到哪些问题？
个人落地实践：如果让你一个人写一个新项目，你如何利用 AI Coding 工具进行从 0 到 1 的落地？
请求链路：你的 Agent 项目的一次完整请求链路是怎么样的？
在你的实际项目里，跟 Harness 相关的设计都有哪些？
架构选择：Agent 的控制流怎么设计？为什么使用 Loop 架构而不是 DAG (有向无环图)？
向量数据库：为什么要用向量数据库去存历史经验？选型的原因是什么？
链路追踪系统：如何构建一个 Agent 项目的完整链路追踪系统？可观测性和可回溯性具体怎么设计？
你的向量数据库（Milvus）跟常规的数据库（如 MySQL）有啥差别？
为啥不能直接用 MySQL 去存向量？它不也是一个表/键值对吗？
你在这些项目里，觉得哪些技术复杂度最高？遇到了什么挑战和优化点？
面试官评价：项目实践能力和主动性不错，软素质和表达都很优秀，但是经历太单薄，缺少实习经历
简历拷打，介绍一个项目， 面试官选择的是模型调试相关的一个内容，然后追问了调参的问题；
再介绍简历一个项目，讲了一般说打断一下有人找他，回来以后就说不继续介绍了，到下一个环节了。
反问，跟面试官聊了一下实习生期望，感觉进去以后压力也好大啊，说是刚进去不让用ai，要自己手搓，体现个人思路，我chovy
我看到你有一个项目经理是铁路票务系统，对吧？对，然后这个是你们学校的项目吗？
PostgreSQL相对于MySQL的优势是什么？
讲一下实习项目吧，我看你个人产出这一块儿实现了一个黑白名单管理工具模块，这个是做什么的？
那假如说我有一个高并发的场景，开始频繁进行TCP的握手挥手，那他有可能会发生什么问题？
就是你这里为什么会涉及到分布式的问题？把这个问题解释清楚，就是哪里需要去解决这个分布式的问题？
解释一下，你们Redis和MySQL中分别存了什么样的数据，有哪些业务语义？
需要保证的是，你的异步线程从ZSet中扫出数据之后，去MySQL修改数据是原子性的是吗？
直接实现原子操作，还要加分布式锁吗？这里我没太听明白。你们这个状态更新mysql这个State状态的时候，你们用的相当于 update 那个字段是吗？
诶，那我当前user已经处于解封状态了，我再将其 update 解封，这样好像也没什么问题诶，业务上会有什么影响吗？
对于铁路票务系统，或者说秒杀系统，高并发怎么考虑？
如何抗住上千万的流量，对MySQL的高并发读操作？
就你刚才介绍的这个部分，实际上是就是你在途游那块实习的一个部分是吧？
OK行。我看见简历里面还有一些项目经历，像什么铁路票务系统，包括可编排Agent项目，这些项目的背景是什么？铁路票务系统是自己研究的吗？
我们就针对你刚才说的这个，就是你刚才说的这个AI Agent 平台，它也是在途游实习做的一个项目是吧？
你第一个项目中针对 RAG 检索做了哪些具体的创新点或设计？有实际用户吗?
Q：部署达梦数据库时遇到过什么问题？部署的是几节点？
Q：单架构镜像和多架构镜像的 Manifest 有什么区别？
Q：如果项目包含前后端和产品设计，你会怎么使用 AI Agent？
Q：PostgreSQL 密码和数据库初始化是怎么做的？
你3个项目都是个人练手项目吗?有真实部署吗?有人用过吗?(我说我舍友用过bushi)
Rag项目难点(我说spring ai当时框架不成熟编排完调试很久,rag质量优化很久)
你这个langgraph项目得难点(我说不同agent之间信息传递和格式处理,放幻觉)
那你不同controller的访问权限怎么控制(我说加注解,验证登录权限,其实我只记得实习的时候项目是这种的,我当时没看怎么实现的,毁了)
给你一个单体老项目怎么改造成微服务(按服务领域拆,注册nacos,openfein和mq做请求,前面gateway鉴权,nginx加sentinel限流,分布式事务尽量不用,微服务内部缓存,线程池,sql调优)
反问,公司业务,公司是否做agent,公司对ai写代码态度#牛客AI配图神器#
MySQL InnoDB 的索引使用什么数据结构？
项目里使用 Redis 实现分布式锁，具体是怎么做的？
这个岗位进来后主要负责哪类业务？更偏后端基础建设，还是 AI 应用落地？
团队对实习生的培养方式是怎样的？会参与核心需求还是偏辅助开发？
Q: 数据库熟悉程度？MySQL/PG 的主从复制怎么配？备份怎么做？
react 大概用到过哪些版本，react17 和 react18的升级，引入fiber 架构的原因，可中断内部是如何实现，什么时候中断节点的渲染，浏览器如何验证时间为空闲时间？
大四还有课程吗？能否正常到校实习？什么时候可以入职？期望实习薪资多少？
借助AI生成了哪些功能？前端页面、架构、数据库表都是AI生成的吗？
数据库表结构设计的提示词会怎么写？AI生成的表存在哪些缺陷？需要手动修改哪些内容？
现在结合当下开发思路，重做项目会怎么利用AI？Agent、Plan规划、规范驱动开发三种模式如何选用？
项目技术框架如何搭建？Spring Boot初始化方式？没有表结构时怎么设计数据库？有没有使用开源框架？
最初用线程池实现下单异步处理，高并发JMeter压测接口崩溃，崩溃原因是什么？有没有日志佐证？如何解决？换成RabbitMQ的核心优势？
Redis、RabbitMQ中间件如何部署？Windows、Linux环境部署区别？Linux机器来源？配置文件怎么编写？如何验证加载成功？
MySQL数据库相关：批量日期查询for循环内嵌SQL执行缓慢，如何优化？是否了解慢查询、explain执行计划，作用是什么？
滑动窗口限流实现：最初按接口限流，为什么改成IP限流？如何基于Redis用IP做限流？
Docker工具是否使用过？项目是否容器化独立部署？
MySQL基础：联表查询、分页、聚合函数、索引等SQL知识是否掌握？
问在之前的实习和学习的过程中有没有什么印象深刻的经历
没有处理错误，用_忽略err，可能数据库根本没连上。rows.Scan是有返回值err的，未处理。rows.Next结束后会把err全部存到rows.Err，图中没有处理任何rows的错误
请描述一下你实习项目中，关于接口幂等性的实现方案，从前端到后端的流程是怎样的？
如果 Redis 设置 Key 成功了，但后续业务处理失败了，你会怎么处理这个 Key？
关于分布式锁，如果业务的执行时间超过了你设置的锁的过期时间，你会怎么处理这种情况？
你的那个 Agent 项目是你自己写的吗？是一个学习项目吗？
你的项目是如何处理 AI 可能生成的一些恶意 SQL 语句的？比如 DROP、DELETE 之类的。
能分享一下你在实习期间遇到的最难解决的 Bug 吗？最终是如何解决的？
能给我分享一个你最近觉得比较有意思的项目或者技术吗？
能实习多久？你不用上课吗？你不会骗我吧？之前招进来的实习生每次都骗我们！
有没有做过agent项目？项目中最复杂的点在哪里？rag是怎么做的？多路召回怎么做的？
业务内需要全局拓展数组工具方法，技术上可行吗，优缺点是什么？
项目基于Python开发，整套服务你独立完成Docker部署吗？部署方案是什么？
LangChain和LangGraph核心区别，各自适合什么业务场景？
该 AI 面试平台项目一共有多少人开发？分工是怎样的？
该项目的开发、运维工作里，AI 相关模块哪些内容是由你独立负责？
Java 业务程序和 AI 模型服务是否部署在同一台服务器？
项目开发过程中，你用过哪些设计模式？有没有对应的落地代码？
后续你是如何调整心态，坚持完成项目没有选择放弃的？
除了实验室项目用到的AI技术，你私下自主学习、研究了哪些AI相关内容？
在AI面试项目开发过程中，你遇到的核心难点是什么？
同样有人可以平衡好学业与项目开发，你认为你和这类同学的差距体现在哪里？
我看你用友实习个人产出2，你的设计思路是什么样的，是如何确定线程池的参数，如何保证并行任务之间数据一致性和最终结果正确性的，假如一些任务失败了你的容错机制是怎么设计的。
我看你用友实习个人产出4，能详细说一下你这个策略模式写的策略接口以及工厂模式是如何根据条件动态的选择策略的
我看你安恒信息实习个人产出3，详细讲一下竞价并发冲突下，lua脚本是如何保证原子性的，Redisson分布式锁又是怎么做幂等控制的
Redisson分布式锁和Redis原生的SET key value NX EX expireTime命令相比有哪些优势
我看你安恒信息实习个人产出2，说一下怎么检测的慢查询，怎么分析索引失效的，如何确定联合索引的建立，join优化做了哪些操作
我看你开源的Agent项目项目亮点1的多Agent并行编排用的CompletableFuture并行执行，可以不可以分析一下为什么使用CompletableFuture而不是用其他框架的原因，基于什么出发点考虑的，语法方面有没有什么特别之处
多Agent的新闻舆情Agent如果依赖第二个技术分析Agent的部分数据你是如何调节设计的（项目是股票交易Agent）
我看你用友实习个人产出3，SAP和商城系统的数据同步，可以分析一下两个系统数据模型的差异吗
我看你用友实习个人产出1，写了个多渠道价格异常值剔除算法，能分析一下这个算法的优缺点吗
在实习中你作为一个后端开发你需要和产品测试等人员协作的时候，假如说因为一个接口问题你和一个前端人员产生了分歧你是如何沟通的，如何达成一致
说回用友实习个人产出4，假如工作中一些开发同事认为你的if-else代码虽然冗长但是稳定，按照你的策略模式加工厂模式会有风险，你会如何说服他们接受你的方案
说回股票交易Agent项目，假如说你要把项目介绍给一些不懂技术但是对炒股有兴趣的人，你如何去向一个非技术背景的产品经理或者业务人员解释一些技术名词以便去让他们了解这个工具设计的合理性增加你的可信度
作为开发人员的角度，假如说给你一个项目让你完全用AI开发，包括需求分析、出方案、数据库设计、代码开发等等完全交给AI，你该如何保证代码的输出质量，可以通过哪些手段或者技术吗
你有没有发现，我问这个问题的时候根本没问你要做什么业务，你就直接给我 Rust 这个答案？
DataAgent 的项目是怎么样的？能介绍一下吗？
面试官自我介绍，给我介绍团队部门和业务（一个偏ToD基础设施，一个类claude）
项目：ai生成歌曲肯定需要一定的事件，你怎么让用户等待更加舒畅？
为什么你的项目要用Next.js，这里我吐槽了一波SSR很恶心，很多浏览器的api都不能用，面试官告诉我那就是SSR用的地方不对，确实醍醐灌顶了，有高交互的地方确实不应该也不适合使用SSR
画出视频剪辑智能体全链路架构图，拆分核心模块并说明职责与交互逻辑。
课程剪辑系统若新增多人实时预览和在线微调剪辑点，原有架构如何改造？
多用户对话用Redis缓存会话上下文，数据结构、过期策略、淘汰策略如何设计，如何实现会话隔离？
描述企业级RAG知识库全流程架构，从文档上传、切片、向量化、检索、重排到应答，各环节难点是什么？
主流向量数据库选型差异，十万、百万、千万级数据量下检索性能和部署成本如何变化？
将AI剪辑和对话模块打包为SaaS服务，从计费、租户隔离、权限、安全四个维度设计架构。
打个比方：CLAUDE.md 就是给 Claude 写的一份“入职须知”。新员工第一天上班，不可能把所有业务逻辑口头讲一遍，对吧？
这两段实习和简历上的项目你挑一个你最熟悉的，参与度最高，含金量最高，有技术亮点的讲一讲，怎么解决的
你刚才说的这个用友实习产出你有遇到过什么难点吗，怎么解决的
实习中你用Redis做了分布式锁，解释一下分布式锁具体怎么实现的
你的Agent项目哪些用了开源项目，哪些是自己写的
现在让你分析一支股票，把你现在整个全链路服务说一下（因为我写的是个股票Agent项目）
Transformer 的整体架构,Encoder 和 Decoder 各负责什么?
腾讯提前批追问：在 app 上打开一个 http 地址会有什么问题？离线包除了快还有什么优势？跨端架构里 webview 加载离线包的调用链？
字节追问：AI 生成代码和项目规范冲突时怎么约束？大项目 token 爆炸怎么处理？
实习用RabbitMQ/Celery全自学，如何规避线上设计缺陷？举一个核心架构坑。
实习未续聘真实原因：能力不匹配、项目结束还是主动选择？如实复盘。
主动离职的沉没成本评估？短期实习对技术壁垒有无负面影响？
选复杂度最高的工作，从背景、瓶颈、架构取舍、性能收益、容错五维复盘，禁流水账。
• 追问：你说的普通实习生也能做，你的不可替代性和技术深度在哪？
前端后端AI架构全覆盖，如何解决"全而不深"？核心技术护城河是什么？
你与纯前端/纯后端/全栈的核心差异？适配广告交易业务的优势在哪？
广告业务高并发、高资金链路、强稳定性，你的技术栈为何适配？对比普通ToC前端优势？
广告业务为何偏爱全栈前端？从链路闭环、故障定位、降本增效三维分析。
量化数据说明两段实习核心技术产出，区分业务产出与技术架构产出。
别人只会页面开发，你会架构与AI工程，系统性方法论是什么？如何持续迭代？
前端工程、业务架构、AI全栈三条路线如何取舍？说明技术选型底层逻辑。
RabbitMQ解耦异步任务，说明投递链路、交换机机制、持久化策略及架构选型依据。
发布订阅在架构中实现哪层解耦？模块、服务还是业务层？
广告高并发场景，最终一致性、实时性、可用性三角矛盾如何权衡？
接口幂等如何实现？前端防重、后端幂等、数据库幂等三层方案与性能损耗对比。
自研统一异常处理架构，如何区分业务/系统/网络/模型异常？日志溯源告警方案？
三人团队中你的核心技术架构职责？区分开发、设计、兜底、优化具体产出。
• 追问：如何解决多人开发的架构耦合、代码冲突、逻辑冗余？
项目状态机基于开源库二次开发，重构了哪些核心逻辑？解决了哪些工程缺陷？
• 追问：从零手写轻量业务状态机，核心模块和容错逻辑如何设计？
从架构视角评判项目：技术瓶颈、扩展性短板、性能上限分别是什么？
自研项目有无落地工程化架构、状态调度、异步治理？说明技术难点。
多用户并发操作同一资源，竞态冲突：前端锁、服务锁、分布式锁三层方案。
高频重复触发任务，防抖、防重、幂等、去重四层联动架构？
客观分析项目技术亮点与架构短板，短板不优化会引发什么线上风险？
从协议规范、调度层级、业务边界三维拆解Tool/Skill/MCP底层关系与设计初衷。
自研Skill vs 垂直定制Agent：架构成本、迭代速度、稳定性上限、适用场景核心区别。
• 追问3：极端场景下各自稳定性缺陷？如何架构补强？
• 追问：Plan单节点异常致链路崩溃，不重构架构下如何分层兜底、局部重试、分支熔断、断点续跑？
多模型路由：自动降级、流量灰度、负载均衡、故障隔离调度架构设计。
流式输出vs完整返回对QPS、带宽、渲染、体验、故障感知影响？高并发选型？
回顾你的项目经历，在使用AI集成开发工具或直接调用API实现业务功能时，遇到过哪些AI无法直接解决或存在显著局限性的难点？你是如何突破这些瓶颈的？
简单介绍如何解决高并发的抢单，通过什么形式来实现？该方案为何能有效保证数据的一致性？
在使用Redisson实现分布式锁时，被锁定的对象究竟是什么？是数据库中的一条记录、业务层面的某个Key，还是具体的用户实体？请结合业务语义进行解释。
订单ID的生成时机应如何设计？是采用预生成策略，还是在业务流程中实时生成？这两种方式对高并发下的性能有何影响？
分布式锁的防并发效果是否仅限于当前系统内部？如果引入另一个外部系统直接连接同一数据库，原有的锁机制是否依然有效？为什么？
死信队列（DLQ）是什么？它在分布式系统中主要承担什么角色，通常应用于哪些异常处理场景？
请问目前公司整体研发团队的规模是怎样的？内部是如何进行职能划分或项目组编制的？
公司目前核心的研发业务聚焦在哪些垂直领域？在产品工程解决方案与行业定制化服务之间，目前的业务重心更偏向哪一端？
项目里agent驱动的这个补全表单的触发逻辑具体是什么意思
项目里agent驱动的这个补全表单的触发逻辑具体是怎么设计的（发现几乎每场面试面试官问我项目的话都会问这个点，牛友们写简历的时候也可以设置几个引导面试官去问的亮点，这样心里会有些底，提前把这几个亮点的相关实现背熟然后就可以开始吟唱了）
具体推理思考的逻辑怎么在前端展示的，流式返回过程中怎么区分思考过程和最终回答的(这个也是我项目中经常被问的一个点)
那网络这一块，比如说在项目中如果遇到了跨域问题，通常会考虑用哪些方法来解决呢。
你那个项目里面 element plus 你用到了哪些组件呢？
那目前说如果说我有一个项目，目前我们要拿这个项目就是改成另外一个，例如说就是分离式的，本来是一个整体化的，后面把这个项目改成一个分离式的，但是这个整体化跟分离式，但是这个整体式的项目还要接着往后写。你认为这一个分离式的项目是在Git上是重新搭一个比较好还是用分支比较好？
你项目里有Echarts的设计，那SSE推送数据过来后前端怎么知道是文本还是图片
然后这个vue项目好像看起来和那个医疗问答就抛开框架的话，整个实践上来说好像也两套差不多都是做SSE，然后做渲染，然后那个 readablestream 这个也差不多，然后这两个有什么差异性的地方吗(想想确实是这样的这两个项目有点重合了)
项目里客户端要向服务端请求一些数据，这个是基于什么协议去做的？
有调研过还有些什么别的网络协议吗？如果你调研过的话，为什么你觉得HTTP协议是适合用在你的项目里面的？
在你的这个项目里边刚刚有提到用了一个 Readablestream，当时是为什么要用这个呢？
场景题，关于文件上传智能纠错优化用户体验的，我觉得主要是考察怎么从业务视角出发去理解需求，尤其是当提出需求的人不是很懂技术的时候你怎么追问去得到你需要的其他信息，不一定要懂这些技术具体是怎么实现的
这个AI相关的你有去学习了哪些东西？(这里还和项目结合介绍了一下，感觉兄弟们如果这种基础知识有在项目中体现的话可以和项目结合着说比较有说服力)
Q4： Redis缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿分别是什么？怎么解决？
Q5： 微服务架构下，服务之间怎么通信？服务发现和注册怎么做的？负载均衡有哪些策略？
Q1： 你的微服务项目中，多实例并发问题是怎么解决的？网关是怎么做的？Docker部署多实例时，如果有一个实例挂了怎么发现和处理？
我问面试官： 咱部门的具体业务是什么？技术栈大概是什么样的？
我问面试官： 您觉得我这次面试表现怎么样？我的项目有哪些可以优化的地方？
如果后续有新的业务导致有新的语言文案产生，怎么加入到你的语言包里面去呢
你了解 MySQL 的 MVCC吗？能够简单说一下吗？
那 MVCC 这一块是如何帮助我们提升数据库并发的读写性能呢？还有它的锁机制主要是为了解决哪些问题？
你能够解释一下 SSE 和我们更常见的 WebSocket 的主要区别吗？为什么会在你的 Agent 项目场景下选择 SSE？
我看你在本地生活服务平台项目里设计了多级缓存，引入了 L1 本地缓存，在提升性能的同时，会带来哪些新的挑战呢？你用 MQ 广播实现缓存一致性失效的方案如何解决这个挑战？它属于哪一种一致性模型？
在秒杀场景里我看你写到同时使用了分布式锁和 Lua 脚本，它们分别解决了什么问题？如果只用 Lua 脚本来保证库存扣减的原子性，不用分布式锁会导致什么业务问题？
你这两个项目从 AI 工程化到经典的高并发系统，跨度很大，是什么驱动你同时深入这两个方向去做项目的？
在这两个项目里，有没有哪个功能点或者优化点是超出了你最开始设想的需求，后续由你主动去攻关并且实现的？
从你的项目来看，你在 AI 工程化和高并发系统两个方向都有实践，那你未来短期的职业规划会更偏向于哪个方向？你希望通过这次实习，在哪个方向获得更实质性的突破？
那你能介绍一下在这个黑客松上你们做了一些什么样的项目吗？
我看了你的仓库里面有技术实现的一些文档，它这里面也做了一些选型和一些架构方面的考虑，你是怎么去判断它的选型是不是靠谱？它的实现是不是可被信赖的呢？
我针对你这个项目上的技术栈的选型，我问两个问题，第一个他是选了前端的框架是 Vue 3，在当前最流行的框架里面， Vue 3 是其中的一个，另外一个是React，你有去比较过 Vue 3 和 React 应该怎么去选择吗？或者它们的生态是怎么样的？
那像 Java 这一块你做的最复杂的项目是哪一个？
云图库这个项目，那我可以把它简单地理解成这是一个图床吗？那你能讲一下它复杂的地方在哪里吗？
那你有哪些是你实际部署下来？真实在用的一些新的项目，或者你说几个？
好的。那你觉得你怎么理解工程师文化这 5 个字？#我的求职进度条##简历中的项目经历要怎么写##面试问题记录#
抛开 AI 部分，讲讲整个服务架构是什么样的？包括前端怎么用、后端怎么用、前后端怎么交互？
Redis 是存短期内容吗？是用于做缓存还是其他用途？
整个项目的代码是自己写的，还是主要由 AI 全部自动生成的？
没有 AI 之前，你自己有没有单独搞过纯手搭的项目？
从你的角度看，大模型本身重要，还是整个 agent 的架构设计更重要？
问第一段实习，这个系统完不完善，你主要做了什么，挑个映像深的讲述一下
问第二段实习，公司人员规模，主要做了什么，redis和数据库缓存一致性
反问让给学习建议，技术基础知识掌握好，有实习经历更好，AI写代码已经有人再用
面试官自我介绍，基础平台团队，比如资源调度，分布式存储，中间件
JWT原理，怎么用在你这个项目中；对称加密非对称加密是怎么用在这的，这个是用在https中的，JWT本身是不加密的；如何续期；两个token区别；两把钥匙对安全性有何提高；两把钥匙在客户端存储方式是一样的吗
redis底层机制，比如持久化；rdb是如何做到内存快照dump到磁盘中；因为redis数据一直在变化，是如何保证正确的数据dump进去的,引导可以加锁，但redis不是这样做的；后面我提了乐观锁，不是这样；bgsave fork子进程；子进程为何能做到呢；子进程父进程看到的内存是一样的吗；操作系统是如何做到的；子进程fork完，父进程进行了修改，子进程看不到，操作系统是如何做到的
实习和读书有啥差别，有无成就感，实习对你今后的择业有何认知
对拼多多的了解，整体印象，你想在实习中获得什么，包括0-3年规划
介绍最近一段实习的内容，中途被打断，说考察技术问题
mysql同步到odps如何保证及时、准确、一致性，发现同步误差问题如何补救
项目中用redis的场景原因，不用会怎么样，缓存挂了解决；数据库缓存一致性；
呃 ，我可以问一下这个项目的他们的并发量是多大嘛 ，为什么需要做到就是每 15秒去做一个进度的同步呢 ？
嗯有个问题就是刚刚你提到的所有智能体共用一个上下文。
但是你给智能体其实相当于说每个智能体有不同的知识库和不同的一个工具调用那你是你在设计所是说按业务的程度去定义还是说是 ？就是说如果他有没有出现过这种他工具不调用或者说调用不准确的场景呢 ？
你刚刚提到还有个项目就是绘镜 AI，你刚刚是提到你是做哪块来把文生图是嵌到哪里 ？
哦明白呃 ，我刚刚翻了一下你的博客 ，我看你们你算法方面其实是涉及的很多的。还有包括设计模式啊 ，你可以简单讲一下你有没有带来项目里面有用到的哪些设计模式吗 ？
智能体项目chatmomery为什么使用kryo来序列化，有考虑过使用redis或json吗
新闻数据来源、数量规模如何存储，数据库表如何设计的，存哪些字段
新闻向量数据库如何分区？文本编码方式，新闻词嵌入，如何召回，编码方式和召回方式如何
Multi-Agent 如何协调串接，用你实现的项目说明
Redis 在你的项目中具体使用的场景，为何要使用
如何用 Skill 实现业务意图识别，如何计算意图识别准确率，出现过什么问题
接触过的数据库表或Redis Key最大数据规模有多大？
讲一下实习中提到的租户资源多线程查询慢的问题，是如何发现、排查和解决的？（面试官可能以为这是个数据库优化）
个人玩具项目中状态机和 Outbox 的设计（第一个问我玩具项目的面试官！）
深挖第一个agent项目（印象最深的是我把刚学的双路召回详细讲了一下，感觉在面试官那里很加分）
介绍简历的RAG项目，介绍做agent相关项目的心得
【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用？为什么没有上线？
【场景设计题】在跨境汇款业务场景下，agent超时/失败如何应对，并保证资金安全？
【深度学习】你对 Transformer 架构的了解有多少？
【项目经验深挖】这个项目的背景是什么？你们团队在做什么？
【系统设计与架构】你这个两秒、十秒和九十秒这三档缓存，对应的分别是什么样的特征？
【AI/大模型/LLM】这个项目当时用的模型是哪一家的？
【项目经验深挖】你刚才说某支股票的历史行情数据，这些数据是从哪里采的？
【行为面试/软技能】这个项目是你自己主动规划去做的，不是哪个公司或者老师布置给你的，是吧？
【数据库与存储】分库分表以后，你要做一些跨库或跨表查的话是怎么查？
【数据库与存储】你这里用书签记录法去规避这种深分页，这种是怎么做呀？
【微服务与中间件】在这个红包系统里用了Redis的Lua脚本做增减，为什么用Lua脚本不用Redis自己自带的这些原子指令（比如 INCR/DECR）？
【分布式系统】在Redis里的分布式锁，它是大概是什么样的以及怎么用的？
【分布式系统】你这个分布式锁，比如我拿到了以后做处理，在做处理的过程中服务挂掉了，这个时候怎么办？
【项目经验深挖】小程序课表督导系统中，页面转 PDF 的宽高适配难点是什么？你遇到了哪些具体问题，如何解决？用了什么技术库？
【项目经验深挖】你在项目中做过哪些性能优化？比如防抖节流、懒加载、图片优化、分包是怎么落地的？
【项目经验深挖】React 转 RN 的跨端重构项目中，主要难点有哪些？两端适配、样式兼容、技术栈重构是怎么做的？
【项目经验深挖】你是否独立负责过工程化、打包和部署？
【项目经验深挖】你具体在哪个项目中做了打包、体积分析和代码规范？
【项目经验深挖】小程序课表督导系统中，页面转 PDF 的宽高适配难点是什么？遇到了哪些具体问题，如何解决，使用了什么技术库？
【项目经验深挖】你在小程序项目中做过哪些性能优化？比如防抖节流、懒加载、图片优化、分包是如何落地的？
【项目经验深挖】React 转 RN 跨端重构项目中，最大的重难点是什么？两端适配、样式兼容、技术栈重构是怎么做的？
【项目经验深挖】跨端项目中，工程化、打包和部署是否由你独立负责？
【前端技术】你具体在哪个项目中做了打包、体积分析和代码规范治理？
【数据库与存储】MySQL 的数据查询如何做到高并发？事务是怎么处理的？
【数据库与存储】Redis 的 zset 底层结构是什么？
【数据库与存储】Redis 的数据有没有落到 MySQL？是怎么保证数据一致性的？
【项目经验深挖】Redis 提升了 MySQL 50% 的效率，这个结论是怎么得出的？
【编程语言特性】之前实习用过 Python 开发工具，Python 和 Java 的区别是什么？
【项目经验深挖】Python 开发的工具是如何提升效率的？
【项目经验深挖】实习项目中遇到的三个技术问题里，最难的是哪一个，具体难点是什么？
【项目经验深挖】该实习项目的开发周期是多久，开发人员配置如何？
【项目经验深挖】代码生成相关项目的开发目的是什么？
【Agent与工具调用】该项目与相关经典框架解决的问题是否相同，核心区别是什么？
【项目经验深挖】项目中遇到的核心挑战是否与相关经典框架解决的问题一致？
【项目经验深挖】该项目是完全自研还是参考相关实现，具体做了哪些内容和思考？
【系统设计与架构】项目中状态机的能力具体是如何体现的？
【RAG与向量检索】项目中RAG的作用是什么，其调用时机是怎样的？
【项目经验深挖】该代码生成相关项目整体的技术难点是什么？
【场景设计题】如何解决大模型对大代码量项目理解不足、易出错的问题？
【系统设计与架构】现阶段为何少有框架做代码依赖相关的优化工作，核心原因是什么？
【AI/大模型/LLM】介绍实习过程中做的模型后训练相关工作，具体实现方式是什么？
【行为面试/软技能】能否立即到岗实习，实习的可到岗时间是怎样的？
【项目经验深挖】Jira Agent Rack 项目要解决什么问题？高频查询内容是什么？
【RAG与向量检索】RAG 中为何要加重排（Rerank）环节？你的项目是否使用？
【Agent与工具调用】多 Agent 系统采用什么架构？任务如何编排？
【微服务与中间件】SpringBoot 项目中你是怎么处理全局异常的？
【数据库与存储】MyBatis 的缓存机制有了解吗？
【系统设计与架构】设计一个简化版 QQ，有群聊、聊天记录、在线状态这些功能，你会用到什么数据结构？
【AI/大模型/LLM】你们项目里模型用的什么模型？哪个是推理模型？
【数据库与存储】SQL题：一个表里有自增 id 和 name 字段，现在有 (1, 张三) 和 (10, 张三)，怎么去重？
【数据库与存储】inner join 和 left join 有什么区别？
【微服务与中间件】Redis 的哨兵模式有了解吗？
【微服务与中间件】除了 Redis，这类中间件你还有其他了解的吗？
【AI/大模型/LLM】写项目的过程中有涉及到使用一些AI coding的方式去写吗？
视频进度的redis缓存和定时任务异步落库的方案介绍一下
那这个redis 的hash结构的map内部的key和value来去设置过期时间吗，redis有提供这样的方法吗
每一次对话都会从mysql里面把用户所有的历史的绘画全部都取出来吗？
项目实际项目之中是怎么去配置和怎么利用协商缓存和强缓存机制？实际项目中应该怎么去考量这个时间和过期机制？
平时在开发项目和学习的过程中，你是有用 AI 吗？
开发项目的流程之中有没有使用 AI 去帮你开发项目？会用哪些 AI 的工具呢？
IDE 相关的有没有用？比如说 cursor 啊？平时 cursor 开发具体是怎么去用吗？比如说让它去给你开发项目的时候。
有了解最近 Git上在编程方面有哪些比较火的一些项目吗？
在这个项目中，你觉得前端部分和后端部分的工作量大概是什么比例？
AI用的多吗？讲讲你用AI实现全栈项目闭环的过程？（前端界面+后端进程+守护/检测进程）
您这边业务主要会涉及哪些音频编码格式？您是怎么考虑的？（主要用opus吧，实时通话延迟低且无版权费）
一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完
Redis 缓存在这类 Agent / 后端系统里通常放在哪几层，为什么不能只理解成“缓存数据库查询”
如果业务方说数据库 10ms 和缓存 1ms 差得没那么夸张，为什么你还坚持要做缓存
假如缓存失效后仍然大量回源，而且数据库已经慢了，你会优先做哪些止血措施
我想设计一个智能告警系统，有四个项目需要监控，每个项目每天都有致命告警。但是这些致命告警有一些是错报，因为这些告警是别的同学配置的，我没有办法去掉。有两点：一是该系统需要能够同时监控多个项目，二是告警出来后需要去查代码是什么意思或者调用一些工具进行自动化处理。你认为这个系统应该怎么设计？
你简历上的这个项目与刚刚我想要的那种系统很像，你能讲一下两者之间的差异吗
个业务，一天1亿个计算任务，10万台机器资源，构建一个分布式计算平台。任务大多是cpu型任务，有长又短。你会怎么设计这个平台？
基于redis实现选举，怎么实现？一开始我说模仿哨兵模式，用一个哨兵节点负责选举。他要求我不用哨兵，就用三台机器和一台redis实现选举
部门做的是存储、多媒体相关的，我没有这方面背景，对实习生要求是啥？进来后再学，要有自学能力、自驱力
具体业务场景：提供存储服务，用户上传存到这里，访问的时候再下发。
你在这个项目过程中是如何考虑性能优化的，讲讲思路？
最好有自己亲手做的AI Agent项目。面试官直接让我投屏演示，有一个能跑起来的网页前端是加分项。同时建议写一份非常详细的README，把系统结构和设计思路讲清楚，面试官会抠很多细节。就算用AI辅助写代码，也一定要搞懂每个设计决策背后的原因。
对目标部门的业务要有一定了解。会有比较开放的问题，比如“如果要做某个功能，你会怎么设计Agent流程？”提前做足功课很重要。
简历上的项目要真正吃透。我之前做过一个AI小游戏，被反复拷问各种细节，幸好之前找科研实习时做过一个项目PPT，临时派上了用场。
在分布式系统里，A 调 B 时如果 B 异常或者网络抖动，调用方应该怎么处理才算完整
你项目上说了RAG，你来介绍一下RAG在你的项目中是怎么使用的
你项目使用了sse，说说sse是什么与websocket有什么区别?
你说实现了session共享怎么实现的，redis的key和value怎么储存的
每一次对话都会从mysql里面把用户所有的历史的绘画全部都取出来吗？
多智能体项目的目的是什么，什么时候真的需要多智能体
平时你怎么利用大模型开发项目，而不是停留在写点 demo
针对简历中实习部分的第一点：设计一个可复用的活动页模板，是如何实现可复用的？
多语言项目可能会遇到一些UI的适配问题，在实习过程中是否有遇到过这样的问题，是如何解决的？
我看到你的项目中说了一个数据可视化相关，是自己绘制的还是用了第三方库
我看到你实习经历中涉及到一个文案提取的脚本，详细说一下
项目支持移动端适配吗？如果现在要让你进行移动端适配，你要怎么改造？
如果你现在的项目要适配其他系统，比如安卓6.0，或者是更老版本的浏览器，他们并不支持现在的某些API，你应该怎么进行适配？
我之前主要准备的是前端开发，但是在 AI 时代对前端的未来比较悲观，未来准备走全栈开发或 Agent 开发。我比较纠结是接受前端开发的转正实习，还是准备全栈和 Agent 项目，未来找正式工作直接投递。您能从过来人的角度给我一些建议吗？
在项目开发过程中，如果你负责的某个功能模块的排期（或开发时间）被上级/产品经理以各种理由（如紧急需求插入、资源调整、上线时间提前）突然压缩或砍掉一部分，你会怎么处理？
拷打百度实习(因为写的都是ai相关的) 疯狂拷打 为什么要这样 有没有考虑其他情况 上下文是什么 怎么使用agent 为什么要设计这些模式.....(30min)
ppt智能体改为多智能架构，会结合业务场景考虑吗；当然去往新方向做尝试可以
讲一下你做过的一个 Agent 项目，重点说业务背景、流程和你负责的部分
如果你的系统里也有高并发场景，你会怎么设计限流、降级和幂等
你怎么理解 Agent 项目的数据，和传统模型训练数据有什么不一样
视频进度的redis缓存和定时任务异步落库的方案介绍一下
那这个redis 的hash结构的map内部的key和value来去设置过期时间吗，redis有提供这样的方法吗
每一次对话都会从mysql里面把用户所有的历史的绘画全部都取出来吗？
redis集群环境下，你怎么保证你在lua脚本上操作的key在同一个实例上来保证原子性的
你这个秒杀业务主要是用什么来保障它它的并发的?除了这个lua脚本之外。端到端的提升是怎么做的?
那你这个降低幻觉你是怎么发现的问题?然后你做完优化之后，实际的效果是怎么去观测衡量的?RAG这块，第二点对模块化RAG架构。
咱们部门和Agent相关的核心业务、具体落地场景有哪些？和剪映核心能力是怎么结合的？
咱们团队当前在Agent业务上，最核心的业务难点/待突破的方向是什么？
团队内的同学在做业务遇到技术卡点时，通常会通过哪些渠道寻找解决方案、激发技术灵感？
咱们部门有没有和AI相关的核心业务指标，比如AI贡献率、代码出码率这类量化要求？
你上一份实习最大的收获是什么？为什么想从当前的实习公司离职，选择来字节？
如果有黑客通过肉鸡生成大量商品id攻击详情接口怎么办，发生误判怎么办，怎么过滤（答的 预先根据合法id创建布隆过滤器，遇到误判查一次数据库，如果不存在通过redis的bfadd补位，可以防下一次的非法访问）
为什么能判断出系统性能不足是框架的问题？（答的做了jmeter测试，qps瓶颈，老师建议，）
你说你参加过携程前端训练营，那你是怎么结合ai做前端项目的落地?
如果要把一个电商项目面向AI设计并MCP化，怎么做？或者说要做哪个方向？（答的搜索方面的升级，做商品推荐）
电商场景下需要更精细的用户消费习惯设计，需结合用户画像和语义理解做搜索推荐，使用mysql数据库是否合适？（答的向量数据库）
PG数据库的横向扩展和pg vector能力更适合语义相似度检索，有没有深入了解这方面或者使用过？（没有）
Pg在向量和图数据库方面的潜力有了解吗？（不会，面试官说PG能通过商品间的图关系实现推荐系统的底层支持）
Agent是否需要有读数据库的能力？（答的让skill做，但是面试官不太满意）
如果这个项目你还想更新一下，加一些功能或者是做一些优化，你会如何借助AI来完成这次更新迭代？
先讲项目非Agent部分模块组成，问的很多，侧重于讲述不同模块做什么
再讲项目Agent模块组成，同样很健谈，面试官会真的细问，确定项目是你自己做的
Redis的功能和职责，你觉得Redis的瓶颈在哪里，或者说Redis业务边缘
项目Agent对于幻觉的优化措施，如何处理幻觉/LLM乱说话
项目里Skill是做什么的，和企业级Skill是一个东西吗，谈谈对Skill的理解
是否想过把项目包装为知识库供外部使用（拓展聊了很多，主要是面试官给我讲了些知识）
SpringCloud了解吗，组成部分（我说个人项目没用过，跳过了）RabbitMQ了解吗，谈谈MQ是什么，不同的几个MQ
实习中针对图片生成效果的评测标准是什么，如何构建评测集？
工具调用：别只写“封装接口”，要写“如何防止大模型把数据库删了”
RAG+Agent：别只写“协同架构”，要写“如何解决检索干扰”
业务价值：别只写“提升效率”，要写“你重构了业务流，甚至创造了新岗位”
Q3：你说用了多 Agent 架构，具体是怎么设计的？为什么不用单 Agent？
Q10：你的项目有用到 MCP（Model Context Protocol）吗？
资源的 bl_id 匹配用户所属业务线 → 取最高部门角色
Q17：审批流的实时通知是怎么实现的？为什么用 Redis Pub/Sub 而不是轮询？
自我介绍，然后可以重点说你觉得你比较有代表性的一段项目经历。
【实习】我看这里还讲到用 workers KV 去做了一下 JWT 的鉴权这块我们是怎么迁移的？
【实习】那 workers KV 它的一致性模型是什么呀？比如说会不会出现一些边界的一些badcase？
【实习】你们做了一个状态机来管理这个评论的生命周期，一个是这个状态机的状态和转移是什么样子的？然后另外我看我们这里有提到用了虚拟线程，就是采用虚拟线程的这个技术方案选型的原因是什么？
【实习】看我们这里还就是做了一些游标分页加乐观锁的一个优化。就是一个是在做游标分页和乐观锁之前，我们是怎么做的分页？然后跟之前的比如说一些普通的 offset 分页，游标分页它的优势是什么？
【项目】RAG混合检索策略怎么做的？召回的效果是如何评估的？
【项目】我们刚刚有提到做了一些 Chunk 切片的一些优化，那 Chunk 切片粒度它太大和太小，刚刚讲过，有可能有一些问题，就是如果它 chunk 切片粒度太大的话，它可能会造成什么样的问题？太小的话还可能造成什么样的问题？
【项目】看我们的 agent 这里我们同时用了 react 和 plan-execute-replan 的两种模式，然后是两种应用场景，我们简单介绍一下为什么做这样子的技术选型，以及这两种为什么要这样选，以及为什么要分别用在这两个对应的场景上。
【项目】比如说你的 RAG 系统里面是有很多相应的一些知识库文档，然后在实际的生产环境里面，我们可能 RAG 系统里的文档可能会有一些频繁的更新，或者说增删减，那如果出现这种情况，就是出现向量索引与原文不一致的这种情况，我们该怎么保证这种问题导致的一些错误呢？
【项目】那如果我们有一个长期运行的一个agent，用户的对话可能长年累月，比如说需要数月或者一年多的一个累计的一个历史对话，就是对话的轮数很多很多很多，那我们在记忆系统上能做哪些优化？
【八股】如果 Redis 它经排查我们发现它的内存碎片率比较高，那可能的原因是什么？以及我们怎么排查和优化？
我们要在工程环境里面落地一套基于大模型的一个企业知识的一个agent。就是按正常的做法，我们可能需要选择一些合适的方案，比如说选择合适的向量数据库去存储embedding，并且支持刚刚讲到一些相似度检索的一些功能。就是我们现在有一些主流的一些向量数据库，那我们在这种场景下一个是该怎么做向量数据库的一个选型？一个是如果需要优化一些检索召回的速度该怎么去优化？
项目中使用 Web Worker 的主要作用是什么？该技术调研是你独立完成的吗？
AI 相关能力建设的难点是什么？项目中遇到的线上问题及解决方案？
简单介绍一下你的项目，以及你在里面主要做了哪些事情？
在做“花椒论坛”项目的过程中，有哪些觉得可以进行优化，而你还没有进行优化的点？
你基于 Redis 的固定窗口限流具体是怎么做的？
基于 Redis 的限流和谷歌的限流工具里面的限流有什么区别？
为什么要使用 Redis 这种中间件做限流，而不是放在本地内存（如 Java 的 Map 或静态属性）中实现？
如果是多台机器的分布式系统，使用本地内存做限流会出现什么问题？
除了 Redis 和本地内存，还有哪些技术或者中间件可以实现限流？
关于实习中平台用 Redis 做草稿缓存，如果前端页面一直关掉不保存，导致 Redis 数据无限膨胀，如何清理这些冗余数据？
如果业务人员操作配了一半去吃饭，过了设定的过期时间缓存数据被清除了怎么办？
介绍一下这个智能问答助手的架构，前端和后端分别用了什么框架？
RAG 相关：为什么在这个地方要用到 RAG（检索增强生成）技术？不用的话会怎么样？（这个地方我回答的非常不好，并且项目本身也写得不好）你提到的“异步解耦解析切片”是为了解决什么优化问题？异步化之后，整个过程变成了什么样？会阻塞哪些线程？
SSE 技术相关：项目中提到的 SSE（Server-Sent Events）技术具体是怎么实现的？后端是如何通过请求头告诉前端“不要结束链接”的？SSE 是基于什么做的？Java 本地有没有相关的库支持？
对于分布式原理，尤其是强同步、常同步和异步同步，你了解过吗？是否了解过分布式一致性协议？
在分布式系统中，如何保证全局一致性或通过分布式锁实现原子性操作？
在数据库服务平台的建设中，你遇到过哪些难以解决的问题，又是如何解决的？
你如何看待数据库服务平台与你在小红书做的xxAI工作台这两个项目的不同之处？
是否在个人环境尝试部署过MySQL或Redis等数据库？
在第一份工作或实习经历中，如何优化数据库查询性能？
是否经历过根据自然语言生成查询语句的数据库查询服务开发？
你对数据库操作熟悉到什么程度？能否举例说明MySQL重命名操作的指令？
是否了解数据库同步技术，比如数据同步或数据库集群同步？
对于Mongo、Redis等数据库的哨兵模式和分片集群架构是否了解？
问：简历中AI Agents的开发经历是个人开发的还是在实习？
问：索要项目上线的网址和在这个Agent多端应用中负责什么方向？
如果让你从零设计一个企业级的AI Agent平台前端架构，你会如何选型和分层?
实习中小程序编程不怎么相关的问题怎么处理的（不是很懂想问的点，直接推到leader上了，说是他做的我不懂ing）
公司业务（面试官好耐心的跟我说了好久，业务有 agent 平台，PRA 还有 web 端客户端之类的
最映像深刻的项目，遇到的困难，讲了之前实习做全栈的经历，面试官表示自己不太懂前端。
其中一个项目是在没有ai的时候做的，如果在现在有ai agent帮助的情况下，你该如何完成呢（给我问懵了）。
尬住，至此面试了40分钟不到，进入反问环节，面试官说我实习次数太多，做的东西太杂，不知道我未来想做什么方向。
和其他实习生相比你的优势在哪里（来得早，知识面多）
SQLite使用有遇到存储和删减导致数据库文件庞大的情况吗
okhttp的架构是怎么设计的，有哪些印象深刻的设计，哪些觉得设计得不够好的
讲一下上一次实习期间负责的东西，还有遇到的问题和解决方法
讲一下mysql的隔离级别，还有在各个级别会出现什么问题，分别是怎么解决的
讲一下你的项目吧，讲一下你觉得这个项目最有代表性的业务是怎么实现的
实习中接口测试怎么做的，给定一个接口测试你会考虑哪些方面
①、请问部门业务具体干的什么，可以更详细讲一下嘛？
树形结构的序列化和反序列化；（这个是看我项目有用到树形结构，可能以为后端传树状数据的时候也是字符串形式
react 大概用到过哪些版本，react17 和 react18的升级，引入fiber 架构的原因，可中断内部是如何实现，什么时候中断节点的渲染，浏览器如何验证时间为空闲时间？
我看你之前有过实习还有一些开源和项目，介绍下你觉得有挑战的项目的亮点。(开源之夏的Agent课题)
OK,你有了解或者用过 MCP吗？（有，讲了项目目前的Agent后端和前端交互的做法，参考AG-UI协议用webhook做数据更新，然后MCP Server实现数据传输的逻辑，支持更新endpoint的注册，让前端整体作为Agent的一个工具，Agent利用MCP直接操作前端）
有能在页面上看的AI项目吗（简历里面有原型图，项目在另一台电脑上）
Vuex在项目中的作用：题主就简单用过vuex存储一部分数据，从这里取数据。
先问了下项目中某个功能的具体实现？问的蛮细，问的蛮久，比如这个组件传哪些参数，怎么动态生成。
：spring的事务了解吗？，mysql的事务呢？
：spring的事务和mysql的事务有什么联系？
说了简历编写一些建议，说看出来项目是自己写的，不是照搬的。
实习接触到的业务？说是公司有很多项目，具体进来看在哪个组
项目登录怎么实现的？数据库存储的是明文加密，怎么保证安全性？
实习拷打，包括阐述平台架构、工作流程、分布式锁应用、容器构建与运行方式，以及如何解决脚本版本问题等。分布式训练容器之间如何进行通信
数据库，索引覆盖、索引下推。Redis持久化，RDB、AOF和重写机制
单体服务为什么要引入redis？换个方式问，你的项目中哪些场景应用了redis？
其实我是想问你作为一个单体服务，为什么不能在内存里面使用比如像有些caffeine或者是最简单的给一个map在jvm的内存里面实现？为什么要用redis？
我看你下一个项目鉴权和认证使用的JWT，什么场景下使用JWT，什么场景使用传统的token？或者换个话题问，JWT和传统的token的区别在哪里？
抛开redisson，使用redis实现一个分布式锁，常规的我们应该怎么实现？
Redis里面用了很多非常精妙的数据结构，你能介绍一下吗？举例一个最感兴趣的或者觉得他设计的最好的一个？
使用RDB或者AOF把Redis存的数据持久化下来会有问题吗？如果Redis宕机了再拉起来，我去读这个数据会有问题吗？
我看你第一个项目（点评）是前后端分离的项目，你有考虑过前端怎么去部署吗？
怎么周期性的查看集群所有node的资源使用率（因为业务是有高峰期和低谷期的）？
根据简历中的项目提问zookeeper是用来做什么的
假如要部署一个网站是前后端分离然后还有一个数据库，基于公有云怎么规划架构？
手机扫码之后，怎么判断是扫码支付渠道，进行跳转？死活没想起来，其实就是商户页面通过识别浏览器header中的user-agent嘛，当时做项目没有认真做这部分觉得是前端的内容，破大防！！
问第一个项目(管理系统)是学习视频做的还是实习的时候做的(答前者)；然后问这个项目有自己做后端吗(答就跟着学习视频做的；视频里有提供免费的api接口)；然后问哪里看的视频(油管)；问登录态是怎么实现的(这个没搞懂登录态是什么，就简单答了一下)；问如何鉴别身份权限的；再问知道后端是如何鉴别你的身份是否正确的(这个不知道，但是简单答了一下jwt)。
做的什么业务开发(就是做的工程业务开发)，平时算法用得多吗(答做工程用不上很厉害的算法，平时可能用ai agent生成就行)
第四个流程：说一说自己的项目以及项目中遇到的问题#求职##校招#
正例：单接口返回成功场景！链路接口（业务流接口）逻辑实现！
查询数据库或调用其余接口查询。当要验证的信息在当前测试接口的响应内容中不存在时，可以调用 其他接口来验证。例如，一个增加用户信息的接口，要验证信息确实增加成功了，可以再调用查询用户 信息接口来确认用户信息添加成功。当然，在获取数据库查询权限的情况下，也可以直接查询数据库来 验证。
获取接口文档，熟悉单接口以及链路接口业务，包括接口地址，请求方式，鉴权方式，入参，出 参，错误码等。
项目组做自动化的可行性分析，包括自动化率能够实施到什么程度？主要考虑：
项目时间是否比较长，一般需要一年以上的项目或者长期的产品
项目组调研自动化工具的选择和demo演示，主要演示selenium和robotframework两种。如果有以往成熟的框架演示更好。
逐渐在项目中实施自动化，发现问题并改善。主要包括：
mysql的网站注入，5.0以上和5.0以下有什么区别
mysql注入点，用工具对目标站直接写入一句话，需要哪些条件？
为何一个mysql数据库的站，只有一个80端口开放？
access 扫出后缀为asp的数据库文件，访问乱码。如何实现到本地利用。
自我介绍，介绍项目，用的什么型号的芯片，时钟频率为什么写的精确到小数点这是怎么算的，项目是怎么验证的，有没有做UVM验证覆盖率之类？
实习是做了什么工作（这是一个与IC无关的实习），有什么见解，你们这个可以用在未来的什么方面，举例说明，要说的具体？
说说你的项目的背景，你主要做了什么，实现的重点是什么？
项目里，说说什么是QPSK，为什么不直接传0、1bit而选用QPSK信号，还有什么调制格式，为什么不选用其他的调制格式
如果项目的实现中，有一个方法，三周就能实现，另一个需要三个月，那你会选择哪种？
你的项目里timing是怎么优化的（我答了multicycle），你这个是hold的优化还是setup的优化？那你这个是放宽时序，有没有做过改变设计来优化时序（我答了插入寄存器），那你觉得插入寄存器这种方法有什么缺点吗？你做的都是setup的优化，有没有做过hold的检查？
叫我在电脑上画项目的系统框图，一边画系统框图，一边介绍模块功能，在系统中是怎么工作的。
问项目的细节问题，比如这个信号是怎么连通到另一个模块的？
和别人合作的项目经历，怎么保证沟通顺利？怎么保证两个人做的东西可以对接上？平时会和合作的人一起交流吗？交流的频次大概是怎么样的？怎么保证整个项目的进度？
mysql的网站注入，5.0以上和5.0以下有什么区别？
自我介绍，介绍项目，用的什么型号的芯片，时钟频率为什么写的精确到小数点这是怎么算的，项目是怎么验证的，有没有做UVM验证覆盖率之类？
实习是做了什么工作（这是一个与IC无关的实习），有什么见解，你们这个可以用在未来的什么方面，举例说明，要说的具体？
说说你的项目的背景，你主要做了什么，实现的重点是什么？
项目里，说说什么是QPSK，为什么不直接传0、1bit而选用QPSK信号，还有什么调制格式，为什么不选用其他的调制格式
如果项目的实现中，有一个方法，三周就能实现，另一个需要三个月，那你会选择哪种？
你的项目里timing是怎么优化的（我答了multicycle），你这个是hold的优化还是setup的优化？那你这个是放宽时序，有没有做过改变设计来优化时序（我答了插入寄存器），那你觉得插入寄存器这种方法有什么缺点吗？你做的都是setup的优化，有没有做过hold的检查？
叫我在电脑上画项目的系统框图，一边画系统框图，一边介绍模块功能，在系统中是怎么工作的。
问项目的细节问题，比如这个信号是怎么连通到另一个模块的？
和别人合作的项目经历，怎么保证沟通顺利？怎么保证两个人做的东西可以对接上？平时会和合作的人一起交流吗？交流的频次大概是怎么样的？怎么保证整个项目的进度？
MySQL/Redis/MinIO的持久化你怎么做的？
场景设计题，一个前端的这个大屏展示，需要展示多个数据图表，数据来源有各种各样的接口，比如说网络接口，或者是说各种不同的数据库接口，需要调很多个接口对这些数据进行一个整合给前端展示，前端最多接受2-3秒延迟，你会怎么设计？
我给你介绍一下我们团队目前情况把（从业务再到驻场再到加班再到团队成立不久都说了）
差一分钟开始才进的，发现面试官可能都加进来有一会了。两个面试官总共面了半个小时，面试官挺好的还问我是不是挺喜欢打游戏的，认出动森组件库和最终幻想克劳德了。拷打项目较多。中途鸡哥摄像头发力了一直闪……公司名字先匿了晚点加。
演示介绍了一下我的Three.js项目，然后问了ASCII动态背景是怎么实现的
这两个项目是你主动发现的需求，还是别人给你提的需求？
项目中针对学生提问习惯的特殊设计，是基于调研还是自己想到的？
你做这两个项目的核心出发点是什么？是锻炼技术还是真的有业务需求？
给你一个业务逻辑比较多的项目，大概需要多久能理解项目并快速找到对应的业务逻辑？
-大四有课吗？可实习时间？为什么代课还能绩点第一？
如果一个分片只上传了一半，会记到 Redis 里吗？
高并发 + 手动 ACK 场景下，程序崩溃、消息没消费到，反复崩反复拉起来，有什么防范机制？
项目规模大到 10 万行以上，怎么让 AI 功能收敛、不发散、不消耗过多 token？
项目里用了哪些数据库？（MySQL / PostgreSQL / MongoDB / Redis？）
你了解过什么前端管理架构么? (觉得应该是前后端分离，前端SPA应用) 做没做过后台管理应用? 后台管理的应用后台架构该怎么设计?
你觉得在这个项目中，哪一两个优化手段性价比最高、帮助最大？
简历项目全是后端技术，为什么投递Android客户端岗位？
你是临时找一份实习，还是未来长期打算在移动端发展？
在缺少Android开发经验的前提下，你预估多久可以上手业务开发？
介绍实习项目，使用什么框架，Vue2还是Vue3？
业务迭代是产品驱动还是技术驱动，需求迭代流程是什么？
项目是否为多仓库，包管理工具是什么，为什么选pnpm？npm/yarn有没有用过？
拉取远程项目如何启动，pnpm‑lock.yaml作用，如何保证多环境依赖版本完全一致？
实习主要负责什么，遇到过什么困难，如何解决？是否独立完成？
公益业务流量不算高，但隶属于大组，后续是否有机会参与高用户量的业务开发？
公益业务当前前端架构，有没有在推进自动化测试、精细化性能监控这类体系建设？
问了一下基础的mysql数据库：select，update等语句，mysql和mongodb的区别
为什么你用reAct链路会出现一些错误，有思考过吗，你们这个项目是怎么思考范式架构的
接触过后端吗，有用过什么中间件，了解redis与消息队列这些吗
成绩怎么样？看你学了数据库原理，答一下数据库的索引
对 DataAgent 很感兴趣，能先说说项目背景和设计思路吗？
项目问题，我的项目涉及到用户权限，问权限如何识别的，只前端识别就行吗？
如果要去做一个项目，Vue和React如何去选型，它们的区别是什么
项目是怎么用 GitHub 管理的？平时怎么团队协作提交代码？
项目深挖，React→RN跨端重构（AI股市分析）
多源采集高相关性原始语料（如行业文档、专业问答、结构化数据库、合规脱敏日志）；
你这个里面用了Redis是吧，为什么Redis比数据库快？
反问，我让面试官给一点学习建议，面试官说建议去公司接触项目，你网上自己学的项目很少有能够自己敲代码的，都是别人写好的你自己用。找第一段实习很难，建议先从小公司开始做，后面去中大厂。
简历里面挑一个自己最熟悉的技术点进行介绍（MySQL）
简历里面挑一个自己觉得做的最好的一个项目技术点进行介绍（大文件上传、树形结构）
假如说你做一个后端系统，但是前端的调用卡住了或者响应缓慢，你怎么去排查这个问题？或者说你在你的项目中出现错误的时候怎么去排查？
你想当一个架构师，你觉得你需要付出哪些努力和学会哪些技能？
项目上线正式环境以后，业务反馈页面页面白屏时间过长，怎么优化呢？
-有没有个人独立负责需求到开发到落地到收益的？不是业务的，自己提出的需求有没有呢？
hr问期望薪资，到岗时间，实习时间，能否接受加班，周一至周五加班没有加班费
自我介绍，实际上这个岗位我看了是react+ts，但是我简历上只有vue不知道为啥还给我打电话，自我介绍的时候说简历没更新，有个ai对话助手（react+nextjs）没放上去，还有一段很短实习没放上去
问了项目，主要聊了聊那个ai chatbot 项目，因为我啥都没准备（幸亏做的时候比较仔细），所以想到啥说啥，说的特别跳跃，我都怀疑他可能都没听懂，
项目里的支付宝支付是“B扫C”还是“C扫B”？（没听过这种说法给我问到了）
你的项目，和市面上已有的DeepSeek问答平台有什么区别？
你的项目构建用的是 Vite，那么 Vite 和 Webpack 的区别是什么？
假如我有四个项目，其中一个是权限管理项目，我需要通过权限管理来控制其他三个项目的权限，用 Nginx 应该怎么配置？
webpack和vite的区别，项目打包用的是什么
一个项目用了多个组件库的不同版本，如何管理库版本，如何保证库的版本协同？（举例：订单列表用组件库的1.1版本的功能，商品列表用组件库的1.2版本的功能，如何管理）工程化思想？架构方面的知识？
我们的项目首屏有大量的静态资源要加载，怎么在节省成本的前提下优化性能
运维。考的很少，问了我Linux的常见命令，还好以前公司缺后端的时候，我帮着部署过简单的小型项目，知道常见的。
项目简述 感觉说的思路不太清晰 没有提前打磨 从需求发现=》spec生成=》研发=》测试部署的闭环没有说的很完整
实习中用过哪些设计模式，策略模式和简单工厂在数据文件解析中如何使用。
Redis 常见数据结构有哪些，分布式锁怎么实现，`SET NX` 的作用是什么。
Redis 主从、哨兵、Cluster 是否了解。
是否使用过 AI 工具，做过哪些 AI 相关小项目。
有没有通过自己努力快速学习并达成目标的案例。(RabbitMQ的学习与实习中的应用)
BFf层有Redis缓存，怎么保证缓存和数据库一致性
分布式事务怎么处理的？用的什么方案？Seata的AT模式和TCC模式区别？
如果QPS从1万涨到100万，你的方案要怎么调整？
你对DDD（领域驱动设计）怎么理解的？你们项目用过吗？
还问了个开放题：你觉得一个好的技术架构应该具备哪些特质？
项目经验被问得很深，简历上写的东西一定要自己真的做过，编的很容易被拆穿
去做项目的性能优化，在webpack和vite上面能做什么样的处理
你的两个项目分别是什么性质？RAG 项目是个人项目、实验室项目，还是校企合作项目？
介绍一下你这个校企合作 RAG 项目的业务背景、目标用户和你负责的核心模块。
现如今项目中怎么去做异步编程，promise和async await，怎么去捕获async和await所产生的异常
然后就是同学最近一段实习经历的话，应该是是全栈开发，全栈开发的话，就是前后端都是你自己去写，对吗？
有没有当时就是在实习的时候有没有遇到过比较难处理的问题？是不管是从学生身份转换到一个就是，实习生这样的一个角色，还是就是可能也会遇到一些就是自己觉得比较难的这种技术问题，然后你当时是怎么解决的呢？
OK, 那就是之前上班的强度大嘛，就是之前上一份实习的时候
你希望通过这份实习的话，你个人能够获得什么样的一些成长呢？
我看你简历中的两个项目是你平时自己练手的项目，还是说实习相关的项目？
你能介绍一下整个的一个对话平台的整个的链路吗，包括Agent的一个分层架构是怎么样子的？
那你觉得整体从架构会分几层呢？UI层？模型层？中间呢？
因为我看你这边呃第二个项目里有用到monorepo嘛，对monorepo有什么了解吗？就比如说你你现在使用的是偏work space是吧？
为什么用 Redis 做向量检索而不是专用的向量数据库（Milvus、Pinecone...）？相似度怎么算的？
Redis SETNX 做幂等，key怎么设计的？过期时间设多长，为什么？万一Redis挂了怎么兜底
你们这个项目是单体的吗？你刚提到的没有办法承受那么大的流量，那你觉得这个流量多少会崩呢？
你提到了Harness Engineering，介绍一下在你这个项目中的实践吧。
我看你之前还做过Java是吗？那你项目做的是Java还是Python？
有了解过DDD架构（领域驱动设计）吗？你有写过吗？
Redis的分布式锁的实现原理是什么？为什么能实现可重入性？锁续期怎么做的？
useMemo和useCallback在项目中用来做什么
什么是闭包，前端项目中闭包容易产生什么问题，如何规避
下面是我最近的一场面试和我的回答，后续也会把之前的面试问答整理出来。想请教一下大家，我面试时存在哪些不足，该如何改进呢？和AI复盘的时候，感觉大部分问题都答上来了，但就是每次面完试就没结果了。现在非常焦虑，感觉一直在面试但是一直没有提升，也不知道后续的路该怎么走了？是继续找实习呢？还是去准备考研（时间好像来不及了，估计要准备二战了）？还是去考公考编呢？
问题3：你这里用Redis做缓存，如果有缓存雪崩的情况要怎么解决？
问题12：有没有了解过设计模式？平时项目中用到哪些？
相比Ant Design Pro等成熟方案，你的项目解决了什么他们没解决的痛点？
多人二次开发时，如何用工程化手段强制约束架构不腐化，而非靠规范文档？
模型突破约束时，除了提示词和格式校验，如何在架构层做权限隔离与操作回滚？
大型项目性能优化，如何利用Chrome DevTools的Performance和Memory面板定位微任务阻塞点？
AI辅助Debug的边界在哪？为什么说它能快速定位表层bug，但对深层业务逻辑错误无力？
实习中数据上报方案如何设计离线缓存、定时批量上报、失败重试队列来保证数据不丢？
高并发场景下，前端如何用令牌桶算法做限流，结合React.Suspense做优雅降级？
这个时候我忘了问具体业务，面试官就说你不想了解一下具体业务吗？
任务偏策略。这个的意思是在制定kpi或者目标的时候，并不会有特别死板的执行方法，很多时候搭建好了框架，可以自己相对灵活的去实施。在这个过程中虽然增加试错成本，但是也促进了个人的思考。我认为这份实习/工作是我历来成长性最强的。我之前在的某咨询公司每天都是拉excel表做ppt女工，任务设定的比较死，虽然有一个响当当的大title但其实成长性很低，每天思考人生最终决定转行。而且领导不会一直管你，需要自己安排好任务，所以我基本上班都没摸鱼过，每时每刻都是认真的工作。
视图数据治理：清洗业务画面、过滤模糊/遮挡/过曝坏图、筛选正负样本、归一化数据集
业务落地：制定标准拍摄视图规范，提升模型真实场景适配率
为什么一个项目使用sse，一个项目使用websocket
简单介绍一下这个项目的背景吧？给谁用的？用来干什么？
看你项目中有oss，说一下oss的前端上传权限是怎么做的？
贵司的业务是做什么的？（做无人机什么检测的好像是忘记了）
用过数据库吗，写过sql语句吗，建表的时候什么怎么设计索引。
项目拷打：指标是怎么量化的、我是怎么提升这些指标的、困难和进步、怎么用ai coding、
第一个项目你说是团队负责开发的，后端技术主要都是你负责的吗？你觉得一个团队开发，重点在于什么，你可以举例说明一下？
我刚才看了一下你的gitee项目。这个项目主要是使用ai做的吗?
你在借助 AI 做项目开发时，是一次性把整体需求交给 AI，让它整体统筹多模块开发，还是你自己先做需求拆解，再逐模块、逐功能引导 AI 迭代开发？
对react的理解、有哪些优点和缺点（虚拟dom、fiber架构、diff算法、jsx、react生态等）
你在项目开发前有没有提前去思考一些性能问题以及后续怎么做优化
Q：说一说你实习做的...的概念是什么，业务流程是什么？
然后她会接着问你，你测试负责人写的谁？为什么这样写？（然后我就实话是说了，因为我是实习生，当时负责人要求写的我的带教老师...我实习期间是这样的，但是面试官很不满意..）验证人写的是？
Q：我看你有个项目经历，你为什么做这个项目？你的需求哪来的？
Q：自动化测试是什么？你实习期间做了哪些自动化测试，怎么做的？
设计一个缓存系统提升数据库查询效率，要考虑哪些内容
更新数据库后删除缓存，在高并发下可能有什么问题，怎么优化
我看到你最近一段实习是前端方向的，之前为什么选择前端。答：之前后端前端都有过尝试，只不过上段实习面试流程最快就去了。
服务间的相互调用为什么使用服务注册中心等微服务架构而不是nginx，他们都有负载均衡吗，为什么不能相互取代。
channel了解吗？无缓冲channel和有缓冲channel区别 ？ 项目中channel使用情况？
gin问了如果url传的字段绑定失败了怎么办？ 我项目是抽象了dto层去收前端的json请求，所以我说绑定失败直接打印错误，返回了。 我感觉应该是说如果用model层去接受前端请求，这时绑定失败是可以宽松绑定
项目的数据流 router -> handler- > service -> dao
问了项目的帖子排行榜（主要说了怎么设计的， 介绍了一下怎么获取热门帖子，ZSET的一个排序函数）
查数据时并发怎么保证？ （用redis的Setnx做一个短锁，没抢到的自旋等待，抢到锁的读库，写入缓存没有缓存空值）
既然你说你的方向是这个，为什么你还会去那家业务跟你兴趣没什么关系的公司
有没有给自己设置找到实习的 ddl，如果一直没找到，你会倾向于随便找一个类似的吗
还有之前删掉的项目的拷打，啊啊，真的破防了，这个项目我是删掉了呀，他为啥还要问😭#牛客AI配图神器#
然后我看您这上面有两个项目经历，你能大体的说一下，你在医疗智能问答这个系统里面所从事的工作内容吗？
项目里面有一个多角色权限守卫，这个权限是怎么？那个怎么拦截的
项目这个时候是本地运行的，然后我如何把它给打包成一个静态文件
B + 树的结构和特点是什么？为什么数据库索引普遍使用 B + 树？
详细介绍一段你最有成就感的项目/实习经历，负责的核心模块、业务价值是什么？
实习中接手需求时，是如何拆解业务需求、梳理开发逻辑的？遇到需求不清晰的情况怎么处理？
项目开发过程中，遇到过业务逻辑复杂、数据联动异常的问题吗？怎么定位并解决的？
结合实习经历，说说你是如何和产品、后端、设计协作的？
如果项目上线后，出现页面白屏、接口请求失败、用户操作卡顿等线上问题，你会怎么排查处理？
针对滴滴出行类前端业务，如何设计高并发下的页面加载、接口请求优化方案？
8. 如果让你开发一个出行类实时订单状态更新页面，你会考虑哪些技术和业务点？
项目中，有没有做过需求迭代、代码重构，重构后带来了哪些提升？
结合过往项目，说说你做过的最贴合业务场景的技术优化，以及优化后的效果？
实习持续了多长时间？实习期间的上下班时间大概是怎样的？
在实习期间主要参与了哪些项目内容？为什么要做这个项目？项目指标是多少？
实习大概花了多长时间去熟悉业务并上手？前期做了哪些准备工作？
实习期间有踩过什么坑吗？遇到过什么困难？是如何解决的？
实习导师对你的工作表现有过什么评价？在转正答辩上主管给到了哪些反馈及成长建议？
你对这段实习时期的整体感受怎么样？主要的产出和收获是什么？
回顾这段实习，你觉得自己可以加强的地方有哪些？个人对自己的评价是什么？
你对实习的工作强度/节奏适应程度如何？抗压能力怎么样？
若能通过面试，你最早什么时候可以开始实习或入职？能实习多长时间？
未来可能会来到一个新的业务环境下，有什么比较好的方法或经验可以帮助自己去快速适应？
AI无法处理的典型业务逻辑场景有哪些？人工干预的具体案例？
项目中做了哪些性能优化？这些优化手段是自己调研的吗？
描述一个项目中的问题及解决过程？从发现问题到解决用了多久？
你的项目有前后端吗？大概结构是怎样的？怎么让AI帮你搞出一套能线上正式运行交付的东西？
你实现这个项目涉及到哪些应用、中间件组件？我需要你说明系统设计的技术选型、底层逻辑，比如爬取后做什么，完整的业务流程讲清楚。
你平时用的数据库是MySQL吧？如果线上数据量特别大，分页查询变慢，拿到这个优化任务，你的操作步骤是怎样的？
MySQL的索引结构你了解吗？为什么是B+树，而不是红黑树、平衡二叉树或者哈希结构？
后端相关：操作系统、计算机网络、事务、redis等
如果某个参数是选填，但实际在特定业务场景下又必须传值，在文档里面如何说明
你的项目有对接实际接口吗，前后端联调一般是什么样的过程，会出现什么问题，出现问题怎么解决？（说了axios发起请求那一套）
RAG医疗系统项目的智能体UI交互机制具体怎么做的
实习的项目，在实习项目中做了那些任务，收获是什么？
实习项目里面的AI设计的测试用例有什么自己的优化建议吗？
你实习测的主要是什么？功能是什么？用的场景是什么?
一个需要功能点的实现，在开发阶段，测试介入了吗？你能讲一讲你所在的项目中是什么样的吗？
接口测试有了解吗？在你的项目中如何设计接口测试的？
你这个项目中使用AI，为什么要使用AI,或者说做这个AI项目？
你项目中用到了gird布局，你是如何实现响应式布局的
你项目中的SSE流式输出是如何实现的，讲一下原理，说一下遇到不完整数据如何处理
你项目中用到了路由守卫，为什么要用路由守卫，你知道哪些路由守卫，分别有什么作用
介绍一下项目里你觉得最有难度的点是什么（依旧虚拟列表）
AI agent 怎么使用的？平时在自己开发的项目里面，怎么去落地自己的 AI 实践？
有看过优秀项目的源码吗？比如说 react Vue 这种。
那其他的，比如说一些技术的前沿的一些东西。软件与行业，包括前端，也包括其他的方向的。有没有遇到过令你眼前一亮的项目
项目相关（记不太清了，能想起来多少就写多少）：web端和移动端分别用react和react native开发，有什么差别（移动端要做更多适配，存储方式一个用cookie+session，一个用asyncstorage）
八股环节：虚拟dom的作用（react细粒度不够精准进行更新，最多只能达到组件的程度，所以要用虚拟dom来进行更细粒度的更新；解耦运行环境，react项目移动到多端会面对不同的原生环境）
项目的分工，代码量大概多少，有没有正式上线，使用效果怎么样，大概做了多久
重新再看agent这个项目，有哪些优化点或新的思考
有没有怎么想过优化你在百度做的项目 我劈里啪啦说了一堆 但是他在反问的时候说我应该这样做(不二?)
项目为什么选择Vite，辨析Vite与Webpack，Vite热更新原理是什么？
高并发场景：1s内对数据库进行10w次写入，如何优化？
项目中 type 和 interface 怎么选择
为什么你的 AI 对话项目选择 SSE 而不是 WebSocket
前端项目是自己coding还是vibe coding？
timeout 中再调用 timeout 和直接用 interval 有什么区别，哪种在倒计时业务场景更好
简历中的项目如何部署上线简单复盘一下（面试官对项目评价不错）
数据库慢查询如何排查，Explain查询后的关键字介绍，每个关键字都有哪些值，代表什么含义
介绍一下你的 AI 对话平台项目，项目规模、页面结构和你负责的部分分别是什么？
你项目里用了 SSE，如果里面混合了文本、图片、视频，你会怎么处理？
你项目里的本地持久化机制是怎么做的？为什么用 Pinia 和 LocalStorage？
介绍一下你的通用后台管理系统项目，这个项目的难点是什么？
项目中 CSS 怎么命名，项目中的 CSS 的结构是怎么维护的
项目中SSE推流是如何实现的（请求配置、如何中断请求、是否了解 EventSource、Async Generator 等封装方式，面试官抠得很细...）
项目乐观更新如何实现（是否了解staleTime、gcTime 配置）
● 在执行长期记忆的持久化时，如何保证数据库写入一定成功（例如遇到报错、需要重试时如何处理以防止记忆丢失）？
● 你的项目集成了哪些MCP（Model Context Protocol）工具？ELK和Prometheus是如何协同工作的？
自我介绍并说一下最近的这个项目，觉得哪里有一些复杂度比较高的，你可以详细聊聊
这个项目是你实习做的吗？还是你自己练习的项目？（我说是老师项目组的）
那你在实际项目中有哪些场景有用this去做一些方案，或者说做一些小的工具函数之类的？（我说有，比如单例模式，然后全部过一遍）
我看你项目写了响应式布局，你是之前做过移动端吗？（我说有）
继续回归项目：对于 jwt 认证保障的话，你可以说一下它大致怎么实现的呢？
我看你另外一个项目设计了一个拖拽式布局，你可以说一下会用到哪些API吗？还是说你这个功能是通过第三方库实现的？（我说原来是自己写的，后面效果不是特别好，就用了第三方库，在 npm 上的 Allotment） 那如果让你用原生 JS，你知道要用到哪些 API 呢？（我说 mouseDown、mouseMove、mouseUp、mouseOut，监听鼠标的点击事件，获取鼠标的坐标，计算容器的宽度）
用mongodb是怎么实现图片和视频的保存的（引入express静态资源映射，根据时间戳+随机串+后缀生成文件名，拼成一个url存在数据库，本体存服务器，调资源直接访问url）
问第二个项目，跟向量检索相关，没咋准备，因为面到现在没几个公司问这个的，答得不太行
反问：业务（特地强调不会用AI这方面的东西，有其他部门负责，或许有转机？可能我之后得改改第二个项目？）
计算机基础课程成绩介绍（数据结构、计组、计网、数据库）
数据库出现主从延迟时，会带来哪些问题？一般怎么处理？
为什么数据库索引底层通常使用 B+ 树，而不是红黑树或者哈希？
有过两段实习经历，那是学校要求的，还是自己想做提升出去的呢？为什么没有留任
在实习或者学习过程中遇到的最大挑战是什么？以及最后是如何去解决这个问题的？
同期实习生帮助了你，那你后边有可以帮助她的地方呢？
先做个自我介绍，再重点讲一个你参与最深的项目模块。
MySQL 联合索引为什么要遵循最左前缀匹配原则？
如果不用 Redis 缓存，让你自己实现一个有 TTL 的 K-V 缓存，只能用 Java API，你会怎么设计？你会如设计测试用例来测试这个组件？
你具体参与了哪个项目？这个项目的业务模式是怎样的？
这个项目目前处于什么阶段？团队规模如何，如何协作？
项目中遇到的最大挑战或难点是什么？你是怎么解决的？
你在上一段实习的薪资是多少？对杭州的实习薪资有什么期望？
拷打百度做的实习项目( 面试官提出了和前mt不一样的实现路径 并否定了现有的实际方案 那说啥了... 给你了 )
讲一下项目中知识库检索中有哪些亮点?问题改写如何做?为什么使用三层递进检索?
双缓存（本地 + Redis）存的是什么数据？是图片还是用户数据？
你过往在开发这些项目包括实习种你最有挑战的点和你觉得最有意思的点是在哪(技术上)
根据我说的有挑战的点结合实习项目疯狂拷打 问项目上下文, 以前的工作模式是什么 了解为什么要改变工作策略 有没有想过其他方法 不断理解我说的工作流程并试探边界提出其他的可能情况
拷打项目（为什么做这个+需求评审+产品思维+技术实现）
后端是你做的吗？大概说一下后端相关的流程（结合项目）。
js闭包，我的项目里面有没有什么地方用到，或者在什么地方见到过闭包的使用
有没有在项目里面用过redux，redux有什么特别的地方
项目里面看到有封装高阶组件，说说什么是高阶组件，他和普通的组间有什么区别
项目中很多场景都可以通过 AI 完成，你怎么看待？未来在哪些方面提升自己竞争力
介绍个人收获 / 成就感最高的项目（智能对话平台）
在 React-Playground 这个项目中遇到什么难点？
举了项目里的一个例子，问我出参入参是怎么去定义的？
关于 RAG 的，向量数据库在选择建索引的时候是用了哪种向量数据库？为什么？
数据一致性怎么保证的？假设是多机房多集群部署，不同机房之间有各自的redis，如何实现整体的限流？
详细说一下秒杀业务如何实现？防超卖业务如何实现？redis防止超卖用到了数据库吗？如何进行最终的兜底策略？
项目中缓存击穿的业务场景？缓存穿透是如何解决的？为什么要用缓存空值？为什么不用布隆过滤器？（布隆过滤器这个点，主包的同门在一面红围巾的时候被连环拷打，布隆过滤器原理？存在的问题？如何解决？事后这个知识点被主包偷师了，也是光速吟唱）
redis有哪些常用数据结构？zset一般使用场景？zset底层数据结构？（这里主包听错了，以为问的是set的底层数据结构）
项目中的缓存有设置过期时间吗，你是依据什么设置的？
为什么会想到要限流，是基于什么样的一个场景？如何压测的？qps是多少？用多少并发量去压测？限流前后缓存命中率有什么变化？（这个问题主包在面红围巾的时候已经被问过一遍了，直接吟唱）
如果单机redis迁移到集群架构，会出现什么问题，这个时候如何保证一致性？
项目中遇到的最大的困难（审核端审核用户端发布的内容乱序，不方便查找，使用聚合管道解决）
项目架构怎么确定的，有没有用最近新发布的技术比如skills
了解过SSE吗？如果用SSE替换项目中的连接机制，该如何实现？
项目的权限设计是怎样的（发布者/接单员的权限隔离）？
用户登录认证系统怎么做的，为什么用Redis + Token而不是session
Q18: 为何在setnx基础上加Lua脚本实现分布式锁？
Q22: 高并发访问Redis执行限流如何保证数据一致性？
写项目的过程中有涉及到使用一些 AI coding 的方式去写吗？
Q5: 那你在做项目过程中，你觉得自己遇到的最难的困题是啥？
Q9: 所以你是记录的一个状态，然后给到前端，那你这里只记录这个状态，只用到 Redis 是吧？
Q10: 那你是先写 Redis 还是先写 Mysql？
Q11: 那如果那个 Redis 那个就是挂了怎么办？
Q12: 比如说我举个详细点的例子，比如说 Redis 某一个节点挂了，那你这个节点挂了之后，就是这个服务就不可用了。还是说？
Q27: 我再详细问一下这个 Redis 加 Lua 的实现库存扣减，你用的是 Redis 的 decrement 加一些原子的操作吗？还是？
Q29: 那我再问个问题，比如说我 Redis 扣减成功了，然后 DB 写失败了，这个库存怎么处理？
Q31: 那我这里也有个问题，就是那你库存是以 DB 为准还是以 Redis 为准？
Q32: 你 DB 删了之后，你的订单的判断是还是通过 Redis 判断，是吧？
Q33: 比如说你现在以 Redis 为主，读写在集群真实场景下，写操作在主，读的话是在从。我在清库存的时候主从切换可能导致库存数据不一致。如果是发生这种情况的话，你会怎么考虑去解决这种超卖的风险？
Q43: 学校如果你来实习的话，这边是学校是已经，那个课程已经就是完成了，是吧？
技术选型问题，为什么项目开发使用vue3不用react
给你一个老项目vue2的，没啥文档，你怎么上手开发
在做 AI 对话项目的前端时，有没有使用过 AI 编程辅助工具来帮忙编写代码？
你的项目底层调用了什么模型？整个调用大模型的流程是否已经完全跑通并可用？
在一些项目的处理中，会考虑把一些常用的东西，常用的一些模块进行一些封装吗？
你觉得你把一个项目发布到线上之后，你怎么去监控整体的服务质量呢？
线上海量update的SQL，导致MySQL的bufferpool污染，你在实习中是如何解决的？
介绍一下你做过的最复杂的项目，重点说技术难点和你的解决方案
你在公司级项目里做前后端协作时，和上下游、后端一般是怎么配合的？
你简历里写了 JsBridge，那它的实现原理是什么？你们项目里具体怎么用的？是不是基于某个 APP 基座开发？端上同学有没有参与支持？
你简历里写了参与多个企业级项目、也写了组件库，为什么这里只重点写了这两个项目？你具体做过哪些组件？
请你手写一个防抖函数，并运行验证一下。你在实际业务里是怎么使用 debounce 的？平时有没有用过 Lodash？
熟悉自己的项目和实习经历，可以引导到八股来展现自己的技术/思考/表达能力。
仔细研究智能旅游助手和另一个agents项目 预计 4h
手写实现agent、并对比其他agent项目（Hello agents和Open Code）的实现
你的向量数据库（Milvus）跟常规的数据库（如 MySQL）有啥差别？
为啥不能直接用 MySQL 去存向量？它不也是一个表/键值对吗？
你在这些项目里，觉得哪些技术复杂度最高？遇到了什么挑战和优化点？
面试官评价：项目实践能力和主动性不错，软素质和表达都很优秀，但是经历太单薄，缺少实习经历
你第一个项目中针对 RAG 检索做了哪些具体的创新点或设计？现在有实际用户吗?
讲讲RAG的全流程，以及你的项目是怎么用到RAG的？
你做的需求对公司业务指标上有什么提升？（只能说出技术指标）
别人用 ClaudeCode 不懂代码也能做项目，那你觉得你的区别在于什么呢？
不同项目间css样式冲突怎么办，引用别人的组件库样式冲突
实习期间最头疼的技术难点，以及是通过哪些手段解决的？
找一个你觉得有技术特点或业务特点的项目，从立项背景、你的角色、开发功能、收益产出和个人收获，详细介绍一下。（面试官给的模板）
Sentry在静态资源加载监测这块具体怎么做的？结合你的业务说说怎么用的？
你还有一个项目做的NLP架构升级，是具体解决什么问题的？
你做的组件重构主要是针对通用组件，还是一些业务组线？
假如现在让你去负责一个从0到1的业务项目或者技术项目，你会考虑哪些方面？业务、项目和技术性，你考虑的这些方面会有哪些不同点，原因是什么？
假如你现在要负责一个技术项目，你有一个Q的时间，从零到一起完成这个项目，并且在这个Q结束的时候达到一定的指标收益，在整个过程中各个阶段考虑哪些事情？
不要给自己设边界，只干前端无法走远；需要理解整个业务系统，知道实操逻辑而非仅概念。无论什么岗位都要持续学习#面经
Performance有哪些指标能够反映项目性能？
AI/Agent
RAG整个流程交给更成熟的产品（如开源的、阿里的、字节的）会不会更好？为什么你自己做？
你是怎么理解Chatbot和Agent两种产品形态的差别？
Agent怎么判断任务执行完了要退出，而不会陷入死循环？底层逻辑想过吗？
如果让你设计Agent Loop防止死循环，你会从哪些点考虑？
如果Agent里挂了上百个Skills，它怎么准确识别并路由到你想用的那个？
你做的 MCP 化，主要是把报表接口封装成工具，还是封装成一个 Agent？
为什么要设计多个专家 Agent，而不是使用一个 Agent 完成全部 Code Review？
每个子 Agent 输出的是代码行级评论，还是结构化 Review 报告？
多个 Agent 返回相似结果时，去重是怎么做的？
如果两个 Agent 返回语义相近的问题，如何判断是否需要去重？
去重主要依赖程序逻辑、规则，还是聚合 Agent？
如何根据 PR 描述和代码变更选择需要加载的 Agent？
你使用过 AI Coding 相关的 Skill 吗？
Skill 的本质是什么？通常如何组织和动态选择？
工业级 Agent 项目是否应该只采用一种模式，还是混合使用多种模式？
主 Agent 和子 Agent 在 ReAct、Plan-and-Execute 等模式之间如何分工？
agent手动循环的目的是什么，为什么不直接用框架？
有没有做过 AI 相关的开发？（如 MCP、Agent 等）
Q1：Agent Demo 与生产系统的核心差别是什么？
Q4：为什么 Agent 状态不能只放进进程内存？
对 Harness Engineering（或 Prompt Engineering / Agent 控制）的概念有什么了解？
Plan 在 Agent 中是怎么设计的？（Plan 的状态、流转）
如果让你设计一个AI AGENT的工作流可视化编辑器，你觉得应该怎么设计？
你第一段实习那个 AIGC 视频创作平台，你选择 Claude Agent SDK 的原因是什么？市面上还有其他选择呢？
该项目技术实现（前后端、RAG）及数据库使用情况？
你提到了一个 memory，一个 agent token，那 agent 里面我们会有短期记忆和长期记忆，那我们一般是怎么去区分短期记忆还是长期记忆呢？
你另外一家实习主要是做什么业务的，有用过Agent吗？
你的 Agent 有使用一些 skill 或者 tool 吗？
让我挑一个项目讲，为什么要写这个项目，技术选型为什么要用这些，然后有啥价值，口径和指标，我讲了我的cr agent项目，
那我有个问题，那我有个问题就是你的这一套agent和阿里巴巴的那个研发规范它有什么差别？
那你的这个agent的优点在哪里，比他更强的地方在哪里？
请求链路：你的 Agent 项目的一次完整请求链路是怎么样的？
竞品差异：阿里也开发了一个 PR Agent，你自研的 Agent 跟他们的有什么核心区别与优势？
架构选择：Agent 的控制流怎么设计？为什么使用 Loop 架构而不是 DAG (有向无环图)？
模型输出兜底：如果大模型输出不理想（格式错乱、幻觉等），系统层面该怎么解决？
工具调用失败分类：Agent 在 Tool Calling (工具调用) 失败时，你会如何进行分类（如网络错、参数错、逻辑错），并如何针对性处理？
多节点崩溃与恢复：Agent 在多节点 Execution 过程中，处理到某个节点失败导致系统崩溃，该怎么处理？如何恢复上下文？
经验沉淀机制：如果要让 Agent 沉淀历史经验，你会怎么设计？什么样的数据有资格被放进历史经验库？
向量数据库：为什么要用向量数据库去存历史经验？选型的原因是什么？
agent.md、claude.md 这类文档的作用是什么？主要能解决大模型的什么核心问题？
规范失效排查：如果你的 Agent 没有按照规范文档去审查代码，可能是什么原因导致的？该如何彻底解决？
链路追踪系统：如何构建一个 Agent 项目的完整链路追踪系统？可观测性和可回溯性具体怎么设计？
裁判机制局限性：多 Agent 裁判评估机制（LLM-as-a-Judge）不能解决的问题有哪些？
代码可用性验证：如何验证 Agent 确确实实生成了符合需求且可运行的代码？
你在 RAG 里对精排（Rerank）和粗排分别做了什么？
向量检索和 BM25 权重是 6 : 4，为什么选 6 : 4？
你的向量数据库（Milvus）跟常规的数据库（如 MySQL）有啥差别？
为啥不能直接用 MySQL 去存向量？它不也是一个表/键值对吗？
为什么向量维度选择 512 维度？有考虑过更高或更低吗？
目前会话管理是用 LocalStorage 存的对吧？未来上线准备怎么存？设计怎样的结构？
为什么选择 LocalStorage，而不存到 Cookie 或 IndexedDB 里？
有没有了解过其他 Agent（如 Claude Code）是怎么存会话记录的？
你这个AI Agent提效平台是为了解决什么问题？
OK行。我看见简历里面还有一些项目经历，像什么铁路票务系统，包括可编排Agent项目，这些项目的背景是什么？铁路票务系统是自己研究的吗？
我们就针对你刚才说的这个，就是你刚才说的这个AI Agent 平台，它也是在途游实习做的一个项目是吧？
那我有这么个问题，因为我们在使用RAG的时候，虽然他能够帮我们去检索出对应的这个内容，并且我们总结生成，对吧？但是它也会出现类似于说生成的不准确？生成的不准确，或者说那你认为这个生成的不准确或者检索的不准确，它大概率会有哪些可能的原因？导致他这个检索的不正确？
你第一个项目中针对 RAG 检索做了哪些具体的创新点或设计？有实际用户吗?
为什么向量检索分数高不一定好？你用了什么方案解决？
讲讲 Agent 中的 Skills 和 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol）有什么区别？
Q：如果项目包含前后端和产品设计，你会怎么使用 AI Agent？
Q：和 AI Agent 对话时，上下文窗口满了会发生什么？
Q：用过并行 Agent 或 Subagent 模式吗？
Rag项目难点(我说spring ai当时框架不成熟编排完调试很久,rag质量优化很久)
你这个langgraph项目得难点(我说不同agent之间信息传递和格式处理,放幻觉)
反问,公司业务,公司是否做agent,公司对ai写代码态度#牛客AI配图神器#
开发这个 Agent 时使用了哪些 AI 编程工具？
团队现在在 AI Agent 或 RAG 方向上，最大的工程挑战是什么？
Python中用于处理大模型调用产生的 Json 格式输出的检查的包是什么？LangGraph LangChain 都有用到的
SKill与传统的提示词工程和MCP 这三者之间有什么差异，你怎么理解的？
你有微调过大模型吗，那既然你说资源受限，说说训练过程中的学习率的高低怎么判断的？
IDE用IDEA还是VS Code？灵码内置的大模型是什么？
现在结合当下开发思路，重做项目会怎么利用AI？Agent、Plan规划、规范驱动开发三种模式如何选用？
AI存在大模型幻觉，开发过程中是否独立思考代码逻辑？遇到依赖不符怎么处理？
MCP是由哪几部分组成的，怎么去开发一个自己的MCP
codex 帮你写代码 你觉得他好还是不好 有想过coding agent 怎么实现的工作来完成任务?
你的那个 Agent 项目是你自己写的吗？是一个学习项目吗？
我看你对 MCP 也有了解，能说一下为什么要用 MCP 吗？为什么不直接用 Function Calling？
有没有做过agent项目？项目中最复杂的点在哪里？rag是怎么做的？多路召回怎么做的？
你平时是通过什么方式自学前端、AI Agent相关技术的？
LangChain和LangGraph核心区别，各自适合什么业务场景？
Dify 里 RAG 检索功能具体的处理逻辑是什么？
你主动去学习Agent、本地模型部署这类技术的原因是什么？
我看你开源的Agent项目项目亮点1的多Agent并行编排用的CompletableFuture并行执行，可以不可以分析一下为什么使用CompletableFuture而不是用其他框架的原因，基于什么出发点考虑的，语法方面有没有什么特别之处
多Agent的新闻舆情Agent如果依赖第二个技术分析Agent的部分数据你是如何调节设计的（项目是股票交易Agent）
多Agent并行执行的最后结果生成的建议，你怎么对生成的建议做一个准确性评估，如何做评估
说回股票交易Agent项目，假如说你要把项目介绍给一些不懂技术但是对炒股有兴趣的人，你如何去向一个非技术背景的产品经理或者业务人员解释一些技术名词以便去让他们了解这个工具设计的合理性增加你的可信度
谈谈对AI Agent工作流的理解，以及和前端框架的共通点
DataAgent 的项目是怎么样的？能介绍一下吗？
看你之前写了一个 MCP 服务器，能详细解释一下这个吗？
用户点击“停止生成”，后端如何立即终止LLM推理、释放GPU/CPU资源？
面：那你这样子每次手动让ai去编写测试代码不会很繁琐嘛？那如果现在已经有了一个相关的Skill你会怎么用他？
与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？
评估一个 Embedding 模型的好坏有哪些指标？
画出视频剪辑智能体全链路架构图，拆分核心模块并说明职责与交互逻辑。
LangChain编排AI工作流，对比原生调用和自研引擎的选型原因、优缺点及瓶颈。
JWT双令牌的Access Token和Refresh Token前端存在哪里？为什么不统一放localStorage？
描述企业级RAG知识库全流程架构，从文档上传、切片、向量化、检索、重排到应答，各环节难点是什么？
主流向量数据库选型差异，十万、百万、千万级数据量下检索性能和部署成本如何变化？
RAG检索内容不相关和答案幻觉问题，从哪些维度优化？
使用国内大模型官方API，若需对接多家厂商，如何设计统一调用网关屏蔽接口差异？
结合AI Agent开发，如何看待低代码平台？能否搭建简易智能剪辑Agent，有哪些限制？
设计一套通用运营AI Agent平台，包含多Agent协作、人工介入、流程监控、迭代体系，分析长期演进风险与应对。
现在大模型很多都是流式输出，底层和stream流有什么区别吗
查询的时候向量去查，查到之后你是根据什么方式去决定它返回来的命中的那个数值，向量查询什么才叫命中
你的Agent项目哪些用了开源项目，哪些是自己写的
你这个Agent分析，如果说每个Agent的策略的结论和角色是不一样的你会怎么处理
现在让你分析一支股票，把你现在整个全链路服务说一下（因为我写的是个股票Agent项目）
为何现在的大模型大部分是 Decoder-only 结构？
用户点击“停止生成”，后端如何立即终止LLM推理、释放GPU/CPU资源？
浏览器存储（localStorage / sessionStorage / cookie / IndexedDB）
追问：SEO 怎么做？怎么评估 SEO？AI 时代 GEO 是怎么做的？大模型投毒原理？
AI Coding 工程化 / Rules / Skills
腾讯提前批追问：团队会不会用 rules / skills 沉淀，为了解决什么问题？
SDD（Spec-Driven Development）/ AI rules / skills
bilibili 追问：RAG 中怎么计算 chunk 相似度？RAG 效果不好怎么优化？AI 胡言乱语怎么办？
AI 应用开发追问：HyDE 是什么？用户模糊意图重写？跟 RAG 不是反了吗？
Agent / ReAct / MCP / Skills / 工具调用
字节追问：ReAct vs workflow 核心差异？MCP 与 A2A 的区别？MCP 协议内部是什么样？
滴滴追问：MCP 是什么？MCP 和 skills 的区别？模型怎么知道有这个工具的？agent 编排范式？
岗位写的AI Agent/AI App，实际工作内容偏AI还是前端？
Agent流式长任务，HTTP轮询/WS/SSE性能上限、断线重试、内存开销与选型边界？
Agent拆分用LangGraph，如何支撑动态任务变更、异常分支插入、实时流程微调？
Agent批量任务并发：动态限流、优先级调度、故障隔离如何设计防雪崩？
从协议规范、调度层级、业务边界三维拆解Tool/Skill/MCP底层关系与设计初衷。
• 追问：Skill已能编排，为何推MCP协议层？分层必要性？能否合并？
Skill跨模型适配报错率高、不稳定，为何仍是主流？从工程成本、迭代效率、解耦分析。
Skill诞生后MCP/Tool热度下降，是范式迭代还是场景替代？Skill淘汰风险与方向？
Agent元认知工程化：自我校验、链路复盘、错误归因、动态修正的前后端落地方案。
自研Skill vs 垂直定制Agent：架构成本、迭代速度、稳定性上限、适用场景核心区别。
• 追问：剔除工具能力，剩余规则逻辑与Prompt的本质差异？为何不能用Prompt替代Skill？
Agent上下文超长引发卡顿超时，前后端协同做裁剪、缓存复用、分片请求、增量渲染？
Skill版本迭代如何平滑灰度、兼容兜底、旧版下线、故障回滚？避免批量报错。
Agent短期/长期记忆：存储介质、更新策略、过期淘汰、隐私脱敏工程化。
Agent如何智能决策Skill调用？规避无效/循环/冗余调用？算法+工程两层说明。
列举一下你电脑安装的跟AI、Agent、大模型相关的软件和工具（共享屏幕展示）
使用Trae进行编码时，你倾向于手动指定特定的底层大模型，还是直接使用系统默认的“Auto”模式？背后的考量是什么？
在你看来，普通Vibe Coding（直觉/自然语言驱动编码）模式与SOLO（智能体自主规划执行）模式的核心区别是什么？在实际开发中如何抉择？
如果让你从零设计一个RAG（检索增强生成）系统，你认为必须包含哪些核心模块？请简述各模块的关键职责。
Spring AI Alibaba、AgentScope-Java这两个框架有了解吗？知道两者在定位、适用场景及核心能力上的主要区别吗？
项目里agent驱动的这个补全表单的触发逻辑具体是什么意思
项目里agent驱动的这个补全表单的触发逻辑具体是怎么设计的（发现几乎每场面试面试官问我项目的话都会问这个点，牛友们写简历的时候也可以设置几个引导面试官去问的亮点，这样心里会有些底，提前把这几个亮点的相关实现背熟然后就可以开始吟唱了）
从localstorage迁移到indexdb，就是这个数据持久化，你是出于什么情况下考虑的
mcp有了解过么，说一下他的作用是什么，以及整个作用方式是怎么样的
你能够解释一下 SSE 和我们更常见的 WebSocket 的主要区别吗？为什么会在你的 Agent 项目场景下选择 SSE？
我看你在简历里写到系统整合了 Chat Agent 和 AIops Agent，请描述一下，当用户提出 “我的服务昨天晚上出现了大量的 5XX 错误，可能是什么原因” 时，你的系统内部是怎么协作工作的？从用户输入到给出最终的根因分析和建议，整个控制流和数据流是怎么样的？
我看你有提到对 RAG 的文档分割和检索参数进行了调优，那如果检索的精度已经比较不错了，但生成答案的准确性仍然不高（也就是常见的幻觉问题），除了优化检索还有哪些方面可以入手改进？
想问一下在优化 RAG 检索精度时，你针对文档的分割大小和检索的 topK 参数进行了测试和调优，那文档大小设置得过大或过小，分别会带来哪些负面影响？在确定最优参数组合的时候，你主要权衡了哪些因素？
就是你下面这个情感顾问agent，那你介绍一下你的这个 agent 呗？他是比如说你是怎么做这个事？你的 agent 是怎么去分工协作它的整个这个实现的链路？从用户的最基本的输入到它整个这个链路里面，它做了什么事情最终给用户的一个输出，你能大概介绍一下它流程吗？
那在这个过程里面你是用的 reaction 的方式来实现的吗？就是你的 agent 会反复思考来确定自己是不是已经满足用户的需求了吗？我可以理解成这是一个单步骤的一个 agent 吗？用户给了你一个输入以后，你先去把用户的请求发给了大模型，同时你也会告诉他大模型你现在可用的工具有哪些，注册的 MCP 服务有哪些？大模型给了你一次返回之后，你再去做一件什么样的事情？还是说你一次性的把所有的信息全部给了 AI 大模型，它一次性的就把最终给用户的结果反馈给你？
所中间这个过程是编排的，这些部分都是由 langchain 来帮你完成的吗？……那就是在你的代码里面，你去调用这个步骤，你的编码是只编了一次吗？
那你觉得 langchain 跟 spring AI 相比，它有什么样的不同吗？
你有想过对Agent调优，设计出专属你编码风格的Agent帮助你开发代码吗？
两个 AI agent 的主要分工是什么？介绍一下对话 agent 和运维 agent 的核心能力？
有没有做多轮循环的控制？如果 agent 一直循环调用工具会怎么处理？
RAG 的 TOKEN 调优省了 50%，是生成 TOKEN 还是输入 TOKEN？怎么计算的这个数值？做了哪些具体的调优工作？
觉得 Claude 好在哪里（从模型本身和 agent 设计两个方面）？对它的 agent 整个运行原理了解吗？
从你的角度看，大模型本身重要，还是整个 agent 的架构设计更重要？
对ai了解程度，有自己写过skill没，skill的关键点是什么
你觉得大模型最擅长什么，比如文字推理，数据分析；对于它不擅长的怎么办
agent，和workflow的关系，这2个什么场景下会用
functional calling 和mcp区别
呃 ，我的意思是如果因为你的推荐和交易是两个不同的智能体 ，当你用一个智能体去处理的时候 ，他会忽略掉不不符合他处理的那个信息 ，那你这个信息在走到交易智能体的这个信息 ，你们是怎么传递的呢 ？
还是说是原文传递还是说怎么去做一个相当于是跨智能体的一个交互 ？
那这里就有个问题 ，如果是同一个智能体的话 ，那你为什么要去拆分成不同的智能体，如果有同样的上下文的话。哦 ，为什么不是做成这种在特定的步骤去注入特定的提示词呢 ？
嗯 ，那这里的话就是同一个上下文的话 ，其实还有一个问题 ，如果上下文过长的话 ，当前的智能体 AI的话其实在上下文过长的情况下 ，它的注意力会有损失的。
对后面的流程它会就是说它的精准度啊 ，以及一些准确率啊 ，都会有下降 ，你这种有碰到这种问题吗 ？以及你是怎么解决的 ？
嗯有个问题就是刚刚你提到的所有智能体共用一个上下文。
但是你给智能体其实相当于说每个智能体有不同的知识库和不同的一个工具调用那你是你在设计所是说按业务的程度去定义还是说是 ？就是说如果他有没有出现过这种他工具不调用或者说调用不准确的场景呢 ？
那嗯那你现在也用了springAI，包括现在主流上有很多不同的智能体框架 ，你有没有都使用一下或者了解一下呢 ？
嗯那前的市面上现在其实很多这种智能体都很火动 ，而且 scare的概念和 MCP的概念你有了解吗 ？
目前的你的你的技术栈主要是 Java对吧 ，你有了解过其他的比如说 langchain这种框架吗 ？
大模型返回json怎么解析，fallback怎么设计的
智能体项目chatmomery为什么使用kryo来序列化，有考虑过使用redis或json吗
新闻向量数据库如何分区？文本编码方式，新闻词嵌入，如何召回，编码方式和召回方式如何
Multi-Agent 如何协调串接，用你实现的项目说明
如何用 Skill 实现业务意图识别，如何计算意图识别准确率，出现过什么问题
深挖第一个agent项目（印象最深的是我把刚学的双路召回详细讲了一下，感觉在面试官那里很加分）
介绍简历的RAG项目，介绍做agent相关项目的心得
【Agent与工具调用】多agent怎么编排？具体流程？
【AI/大模型/LLM】训练样本哪里来的？有无模型调优？
【Agent与工具调用】agent失败/中断如何处理？重试安全？
【场景设计题】在跨境汇款业务场景下，agent超时/失败如何应对，并保证资金安全？
【AI/大模型/LLM】智能回答（传统大模型）与 AI Agent 的核心区别是什么？AI Agent 的核心要素有哪些？
【Agent与工具调用】请谈谈 AI Agent 中上下文工程与记忆管理的关系，二者的核心作用是什么？
【AI/大模型/LLM】当上下文超出限制时，会采用什么处理机制？
【Agent与工具调用】影响 AI Agent 上下文容量的因素有哪些？
【AI/大模型/LLM】这个项目当时用的模型是哪一家的？
【Agent与工具调用】AI Agent 大概有哪些模型或类型？
【RAG与向量检索】多模态预处理中，图片在RAG系统里是如何向量化检索的？
【RAG与向量检索】多模态预处理环节的技术难点是什么？
【RAG与向量检索】如何杜绝跨场景召回相似步骤的问题，具体实现方式是什么？
【Agent与工具调用】该项目与相关经典框架解决的问题是否相同，核心区别是什么？
【AI/大模型/LLM】相关经典框架为何不支持Qwen系列模型，具体问题是什么？
【Agent与工具调用】如何让Qwen模型正常使用相关工具，具体实现方式是什么？
【AI/大模型/LLM】思考模型与非思考模型的输出除标签外，还有哪些核心区别？
【Agent与工具调用】如何解决Qwen思考模型产生错误工具调用、空工具调用的问题？
【Agent与工具调用】模型多轮对话的历史记录中，长期记忆和短期记忆由谁定义、如何区分？
【Agent与工具调用】长期记忆和短期记忆的判断主体是谁，判断的指标是什么？
【Agent与工具调用】长期记忆的维护需要哪些策略或算法，具体如何维护？
【Agent与工具调用】长期记忆是否需要做处理，是直接保留对话内容还是总结后保存？
【Agent与工具调用】长期记忆的总结工作由谁实现，总结的触发时机和算法是什么？
【Agent与工具调用】模型调用搜索工具的优化实现效果如何，与未使用工具前的核心区别是什么？
【Agent与工具调用】大模型如何感知状态机的当前状态？
【Agent与工具调用】短期记忆的5轮对话指原始对话还是整理后的内容，短期记忆如何转化为长期记忆？
【Agent与工具调用】触发短期记忆转化为长期记忆的条件是什么，如何结合短期记忆和已有长期记忆生长新的长期记忆？
【RAG与向量检索】长期记忆是否一定要淘汰，能否通过检索方式调取而非丢弃，该思路的可行性如何？
【AI/大模型/LLM】长期记忆占用模型上下文窗口会导致输出窗口压缩，该问题的优化方向是什么？
【RAG与向量检索】项目中RAG的作用是什么，其调用时机是怎样的？
【场景设计题】现阶段各类大模型代码助手平台大规模落地使用的最大难点是什么，解决哪个核心问题才能实现规模化应用？
【场景设计题】如何解决大模型对大代码量项目理解不足、易出错的问题？
【RAG与向量检索】代码助手在代码检索时，如何高效找到与问题相关的依赖并提供给大模型？
【AI/大模型/LLM】介绍实习过程中做的模型后训练相关工作，具体实现方式是什么？
【Agent与工具调用】该技术框架与其他同类框架（如Agent相关框架）的核心区别是什么？
【AI/大模型/LLM】不同数据表量级下，Text2SQL 的技术选型差异是什么？
【RAG与向量检索】为何要将数据表每一行数据向量化？使用的 Embedding 模型是什么？
【RAG与向量检索】行级向量化与表元数据（Metadata）检索的优劣对比，为何不直接用 Metadata？
【AI/大模型/LLM】Text2SQL 业界常用方案、技术框架与难点你了解哪些？
【项目经验深挖】Jira Agent Rack 项目要解决什么问题？高频查询内容是什么？
【RAG与向量检索】为何采用关键词+向量混合检索？各自适用场景是什么？
【RAG与向量检索】结构化数据用固定分块的原因？什么场景不适合固定分块？
【RAG与向量检索】长文档 RAG 如何分块？标点分块如何解决语义割裂问题？
【RAG与向量检索】RAG 中为何要加重排（Rerank）环节？你的项目是否使用？
【RAG与向量检索】加重排后效果变差的原因是什么？
【Prompt工程】是否做过 Query 改写？解决什么问题？如何实现？
【AI/大模型/LLM】RAG 与小模型微调的适用场景分别是什么？
【Agent与工具调用】多 Agent 系统采用什么架构？任务如何编排？
【Agent与工具调用】OpenCloud、Perplexity 等 Agent 系统的核心是什么？
【Agent与工具调用】Agent 的短期/长期记忆如何设计、区分与协作？
【Agent与工具调用】Agent 系统相比直接用大模型的优势是什么？
【Agent与工具调用】用户如何自定义 Agent 与 MCP？流程是什么？
【AI/大模型/LLM】你们项目里模型用的什么模型？哪个是推理模型？
【AI/大模型/LLM】选用大模型时考虑的维度有哪些？
【AI/大模型/LLM】写项目的过程中有涉及到使用一些AI coding的方式去写吗？
你再调MCP server的时候，然后你会提供了两种模式，本地的模式和sse远程的模式。为什么会有两种模式呢？
用这种 cursor agent AI 给你开发这个过程之中，你觉得会有哪些坑？
有没有了解过业界在编程使用 AI 的一些最佳实践或工作流？或者一些相关的配套的 skill MCP 还有实践经验来帮你更好的开发呢。
有没有了解过多 agent 甚至是 team 模式？你觉得怎么利用多 agent 甚至是 agent 质检的这种模式在接入我们的开发流程之中呢？你觉得比较理想的，又能提高效率，又能提高 agent 的自身的代码质量的一个流程是怎么样？
如果同时存储代码片段和代码注释，RAG 的表结构怎么设计？
RAG 里单轮推理和多轮推理的区别是什么？代码场景下怎么选？
你的 Prompt Engineering（提示工程）是怎么做的？
你怎么理解 Prompt、Skills、MCP 和 RAG
了解哪些AI相关的算法吗？（承认了解不深，讲了些最经典的机器学习比如SVM、随机森林、K-Means均值，强化学习聊了下DQN、critic-actor框架、以及多智能体强化学习的MADDPG，面试官嘲讽都是玩具，难绷）
讲讲agent skills是怎么封装的？你封装和发布过哪些skills解决什么问题？
一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完
对多场景、多上下文的请求做路由时，如何判断当前应该调哪个 Agent
如果前端只有一个对话框，但后端实际上拆成多个 Agent，怎么保证用户不会感觉系统“失忆”
同一个问题，你怎么评估不同 LLM 在你的系统里到底谁更适合上线
Redis 缓存在这类 Agent / 后端系统里通常放在哪几层，为什么不能只理解成“缓存数据库查询”
这个系统的rag里面存什么？tool要封装哪些工具？怎么agent按照某个流程执行检查？
您这边提到用自动化脚本做模块开发，您是用单个agent来做还是multi-agents来做，您是如何考虑的？
最好有自己亲手做的AI Agent项目。面试官直接让我投屏演示，有一个能跑起来的网页前端是加分项。同时建议写一份非常详细的README，把系统结构和设计思路讲清楚，面试官会抠很多细节。就算用AI辅助写代码，也一定要搞懂每个设计决策背后的原因。
对目标部门的业务要有一定了解。会有比较开放的问题，比如“如果要做某个功能，你会怎么设计Agent流程？”提前做足功课很重要。
你项目上说了RAG，你来介绍一下RAG在你的项目中是怎么使用的
你再调MCP server的时候，然后你会提供了两种模式，本地的模式和sse远程的模式。为什么会有两种模式呢？
如果你是后端是多级的部署的话，你其实又存在于多轮对话，那就意味着你的这个agent一定是一个无状态的。因为我每一次用户新的多轮对话的新的输入，它都有可能会打到不同的节点OK，你的这个agent会有问题吗？
为什么要用 RAG，而不是直接让模型回答安全分析问题
多智能体项目的目的是什么，什么时候真的需要多智能体
平时你怎么利用大模型开发项目，而不是停留在写点 demo
我之前主要准备的是前端开发，但是在 AI 时代对前端的未来比较悲观，未来准备走全栈开发或 Agent 开发。我比较纠结是接受前端开发的转正实习，还是准备全栈和 Agent 项目，未来找正式工作直接投递。您能从过来人的角度给我一些建议吗？
怎么运用AI大模型，AI大模型对生活之类的变化？如果它出错，怎么检查AI大模型的错误？
AI大模型Promt？模型调参数，返回值，错误码？
在设计一个AI Agent应用（如AI客服、内容生成工具）时，需要对Agent的每次生成结果进行自动质量评估（如准确性、相关性、格式正确性），并给出可视化分数。前端应该如何设计这个评估模块？
拷打百度实习(因为写的都是ai相关的) 疯狂拷打 为什么要这样 有没有考虑其他情况 上下文是什么 怎么使用agent 为什么要设计这些模式.....(30min)
ppt智能体改为多智能架构，会结合业务场景考虑吗；当然去往新方向做尝试可以
在rag里面调用的LLM，有尝试做垂直领域的LLM微调吗
如果做了一个多智能体或者工作流的ppt智能体，怎么做评估，有哪些指标
面试官陈述：就是通过一个智能体生成，另外一个自动化智能体，自动化评估
有用openclaw claude code做过什么；skill 渐进式批露怎么做的；LLM怎么知道要调用哪些skill
讲一下你做过的一个 Agent 项目，重点说业务背景、流程和你负责的部分
你怎么理解 Agent 项目的数据，和传统模型训练数据有什么不一样
如果让你优化一个 Agent 系统，你通常先从哪里下手
你再调MCP server的时候，然后你会提供了两种模式，本地的模式和sse远程的模式。为什么会有两种模式呢？
如果你是后端是多级的部署的话，你其实又存在于多轮对话，那就意味着你的这个agent一定是一个无状态的。因为我每一次用户新的多轮对话的新的输入，它都有可能会打到不同的节点OK，你的这个agent会有问题吗？
那你这个降低幻觉你是怎么发现的问题?然后你做完优化之后，实际的效果是怎么去观测衡量的?RAG这块，第二点对模块化RAG架构。
做这个所谓的衡量时候，为什么不考虑再引入一个agent来做?
死循环监测能力，防止agent的无限循环。这里首先你是怎么识别到会有循死循环问题的?
你现在日常在用AI工具是什么状态?只是coding吗?还是说也在做一些小的尝试，小的玩法有贡献过skill吗?
你的ai规划的内容基于两部分，一个websearch搜索的，一个基于你的本地内容的方法调用，那你怎么综合这两部分的内容的呢，是直接一股脑扔给ai大模型吗
用户编写文案的意图，这件事打算怎么写呢?这个skill。
咱们部门和Agent相关的核心业务、具体落地场景有哪些？和剪映核心能力是怎么结合的？
咱们团队当前在Agent业务上，最核心的业务难点/待突破的方向是什么？
给llm的tool是前端实现的吗？你们是怎样去调用web search的？
上面聊了这么多，你有参与过agent的开发吗？你对llm本身的运行过程了解吗？
如果要把一个电商项目面向AI设计并MCP化，怎么做？或者说要做哪个方向？（答的搜索方面的升级，做商品推荐）
电商场景下需要更精细的用户消费习惯设计，需结合用户画像和语义理解做搜索推荐，使用mysql数据库是否合适？（答的向量数据库）
Pg在向量和图数据库方面的潜力有了解吗？（不会，面试官说PG能通过商品间的图关系实现推荐系统的底层支持）
Agent是否需要有读数据库的能力？（答的让skill做，但是面试官不太满意）
看笔试都在出大模型的知识，是不是意味着现在开发岗也得了解大模型的一些原理了？面试官说是的，现在都在借助AI提效，所以里面的原理肯定还是得了解一下了
你觉得langchain和langgraph框架提供了什么功能？优势在哪？
为什么Agent还需要Instructions, Rules, MCP, Skills？
Rules和Skills有什么区别？为什么不把Skills的指导写进Rules？
先讲项目非Agent部分模块组成，问的很多，侧重于讲述不同模块做什么
再讲项目Agent模块组成，同样很健谈，面试官会真的细问，确定项目是你自己做的
项目Agent对于幻觉的优化措施，如何处理幻觉/LLM乱说话
项目里Skill是做什么的，和企业级Skill是一个东西吗，谈谈对Skill的理解
Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？
MCP 和普通 tool call 的区别是什么？
这些 skill / agent 是怎么编排起来的
怎么去调用大模型 （答：直接调openai的api😃）？
工具调用：别只写“封装接口”，要写“如何防止大模型把数据库删了”
RAG+Agent：别只写“协同架构”，要写“如何解决检索干扰”
MCP(因为我在简历上写自己对agent知识有了解，其实我只是用过cc和cursor)
Q3：你说用了多 Agent 架构，具体是怎么设计的？为什么不用单 Agent？
Q5：REPLAN 有没有上限？如果 LLM 一直规划失败怎么办？
Q7：你提到了可组合的 Skill 库，这个是怎么设计的？
Q8：Skill 和 Agent 的子任务是什么关系？是一对一吗？
LoginSkill(url → bank_url, username, password)
FormFillSkill(fields → {账号: account_number, 开始日期: start_date, 结束日期: end_date})
TableExtractSkill(format → csv)
FileDownloadSkill(path → output_path)
Q9：Skill 的 to_audit_dict 为什么要单独做脱敏，不直接用审计模块的脱敏？
Q10：你的项目有用到 MCP（Model Context Protocol）吗？
Q11：你了解 MCP 的底层实现吗？它和直接的 Function Calling 有什么区别？
Q12：金融 RPA 场景下 LLM 调用成本是怎么控制的？
Q18：两阶段风险检测具体是怎么运作的？为什么不直接用 LLM？
Q20：LLM 输出不稳定怎么办？你是怎么保证结构化输出的可靠性的？
【项目】RAG混合检索策略怎么做的？召回的效果是如何评估的？
【项目】看我们的 agent 这里我们同时用了 react 和 plan-execute-replan 的两种模式，然后是两种应用场景，我们简单介绍一下为什么做这样子的技术选型，以及这两种为什么要这样选，以及为什么要分别用在这两个对应的场景上。
【项目】比如说你的 RAG 系统里面是有很多相应的一些知识库文档，然后在实际的生产环境里面，我们可能 RAG 系统里的文档可能会有一些频繁的更新，或者说增删减，那如果出现这种情况，就是出现向量索引与原文不一致的这种情况，我们该怎么保证这种问题导致的一些错误呢？
【项目】那如果我们有一个长期运行的一个agent，用户的对话可能长年累月，比如说需要数月或者一年多的一个累计的一个历史对话，就是对话的轮数很多很多很多，那我们在记忆系统上能做哪些优化？
我们要在工程环境里面落地一套基于大模型的一个企业知识的一个agent。就是按正常的做法，我们可能需要选择一些合适的方案，比如说选择合适的向量数据库去存储embedding，并且支持刚刚讲到一些相似度检索的一些功能。就是我们现在有一些主流的一些向量数据库，那我们在这种场景下一个是该怎么做向量数据库的一个选型？一个是如果需要优化一些检索召回的速度该怎么去优化？
你了解多 Agent 么，会用多 Agent 开发么
探讨一下概念，你知道 AI 为什么会自动调用 Skill 或者是直接调用 MCP 吗？
RAG 相关：为什么在这个地方要用到 RAG（检索增强生成）技术？不用的话会怎么样？（这个地方我回答的非常不好，并且项目本身也写得不好）你提到的“异步解耦解析切片”是为了解决什么优化问题？异步化之后，整个过程变成了什么样？会阻塞哪些线程？
Agent 插件化：Agent 工具链实现了什么功能？是类似于 MCP 还是 Function Calling？Function Calling 具体做了什么事情？AI 是如何调用到你后端写的代码接口的？
在小红书的应用中，对大模型进行提示词压缩以降低token消耗的情况是如何处理的？
问：简历中AI Agents的开发经历是个人开发的还是在实习？
问：索要项目上线的网址和在这个Agent多端应用中负责什么方向？
问：对于Agent有没有什么熔断机制？你有接触过么？比如你的基模直接卡死了，你的后端是否有什么保底机制？
如果让你从零设计一个企业级的AI Agent平台前端架构，你会如何选型和分层?
你平常用ai吗，了解的多吗，是代码补全还是用agent？
Agent独立开发的吗（怎么可能，leader带的）
问RAG除了大模型还用了什么（我之前答了用了通义的embedding模型，不知道此时问的啥，后面他问我没用embedding吗我还听错了说没有。。。。。。。。）
公司业务（面试官好耐心的跟我说了好久，业务有 agent 平台，PRA 还有 web 端客户端之类的
其中一个项目是在没有ai的时候做的，如果在现在有ai agent帮助的情况下，你该如何完成呢（给我问懵了）。
什么情况下用agent coding，什么情况自己写？如何平衡agent coding和copilot传统编程形式
我看你之前有过实习还有一些开源和项目，介绍下你觉得有挑战的项目的亮点。(开源之夏的Agent课题)
讲一下。（分别将Agent Hub, A2A, 以及这二者配合的一些优化的点，然后将NL2DSL的做法，有没有好处，怎么和脚手架配合起来的，讲Routine 框架怎么优化提示词的，Agentic RAG怎么做的，针对事物场景怎么做的场景泛化）
你这里的 Agent Hub 对于 A2A 来说其实就是一个比较好的能力发现和注册的一个实践对吧（是的，讲了A2A原本的能力发现在我们场景中的缺陷，用Agent Hub的好处）
这里你说是会用vectordb的能力主要是做什么（配合embedding去做粗筛，压缩上下文）
好的，你前面提到了一种类似Agentic RAG的东西，然后还有场景的泛化，这个是怎么做的（配合一个Compaction Agent以及一个泛化的Agent, Compection的下层llm把温度和topK调低去做信息抽取和压缩（包括事物场景，用户建议，StateLang JSON），然后用泛化Agent的能力生成类似的新场景以及对应的处理策略，让Txn Agent达到越用越聪明的效果）
泛化具体怎么做的。（prompting，通过 few shot 用通用的最佳实践去引导泛化思路，然后用常见场景few shot引导泛化方向，Routine规范整体步骤和处理边界）
你这个 Txn Agent整体是去做了一个什么事情呢（降低用户接入Seata Saga模式的使用成本）
OK,你有了解或者用过 MCP吗？（有，讲了项目目前的Agent后端和前端交互的做法，参考AG-UI协议用webhook做数据更新，然后MCP Server实现数据传输的逻辑，支持更新endpoint的注册，让前端整体作为Agent的一个工具，Agent利用MCP直接操作前端）
了解 GraphRAG吗，讲讲（说了GraphRAG的思路，然后讲了之前看的一篇 Agentic Memory 的论文，也是用了类似的思路去做）
问你用过AI辅助开发吗？怎么用？用的chat还是Agent模式？
提到了agent模式，怎么用mcp工具查看选中DOM，怎么用AI检查内存泄漏，AI辅助开发的技巧有什么？
后面基本都是AI的一些浅层知识，哪几种大模型，区别，适用于哪些场景这些。
就问你怎么了解AI大模型发展？ 用过哪些？ 怎么用？ 以及大模型在哪些地方有缺陷？以及刚才你用AI辅助开发哪里存在问题？
手机扫码之后，怎么判断是扫码支付渠道，进行跳转？死活没想起来，其实就是商户页面通过识别浏览器header中的user-agent嘛，当时做项目没有认真做这部分觉得是前端的内容，破大防！！
做的什么业务开发(就是做的工程业务开发)，平时算法用得多吗(答做工程用不上很厉害的算法，平时可能用ai agent生成就行)
因为前面说了BOM，然后问user-agent是在BOM的哪个里面
用localStorage存API Key，追问不是有后端吗为什么用这个来存
简述 sessionStorage 和 localStorage 的区别?
Cookie、localStorage、sessionStorage 的差异与使用边界。
说说 DataAgent 吧？你主要负责哪些内容？
对 DataAgent 很感兴趣，能先说说项目背景和设计思路吗？
localstorage和sessionstorage区别
技术选型indexeddb和localstorage对比
采用PagedAttention（如vLLM框架）实现内存分页管理，提升GPU显存碎片利用率；
结合量化（如AWQ、GPTQ 4-bit）与动态KV缓存剪枝（如Sliding Window Attention、StreamingLLM）限制历史缓存长度；
使用FSDP+CPU Offload（训练）或TensorRT-LLM推理引擎进行算子融合与显存卸载。
采集高质量 prompt 数据集（如来自用户真实请求或合成指令）；
使用初始策略模型（如SFT模型）对每个 prompt 生成多个候选响应（通常2–4个）；
通过人工标注或众包平台（如Amazon Mechanical Turk）进行成对比较标注（pairwise comparison），即对每对响应判断哪个更符合人类价值观（有用性、真实性、无害性、表达清晰度等）；4）为避免标注偏差和过拟合，需对 prompt 分布做去偏采样（如按领域/难度分层抽样），并对响应对做平衡构造（如确保A/B顺序随机化以消除位置偏差）；
模型剪枝/量化（GPTQ、AWQ）、服务化框架（FastAPI+vLLM）。
LayerNorm和BatchNorm在大模型中的区别？为什么Transformer用LayerNorm？
解释大模型训练中的“灾难性遗忘”现象及解决方法。
用大模型优化用户长期兴趣建模（如基于阅读序列的LLM-based user embedding）；
用大模型生成高质量新闻语义表征（替代传统TF-IDF或浅层BERT微调）；
用大模型做实时上下文理解与动态意图推理（如结合当前时间、地理位置、设备类型、前序点击行为生成意图prompt）；
用大模型作为可解释性调度器（re-ranker + explanation generator），在召回-粗排-精排-重排链路中插入轻量化LoRA适配的大模型模块，实现语义对齐与偏差校正。
这俩有什么区别？RAG是什么？langchain和langGraph有什么区别？
ClaudeCode与Codex的使用情况？（自己会针对习惯写简单的skill）使用的时候会有什么问题？
讲一下sessionStorage和localStorage的区别
问了项目，主要聊了聊那个ai chatbot 项目，因为我啥都没准备（幸亏做的时候比较仔细），所以想到啥说啥，说的特别跳跃，我都怀疑他可能都没听懂，
-大模型怎么调用skills的，仓库有100个skills呢？上下文？
-你这个个人skills：git-bug-workflow什么情况？
你的两个项目分别是什么性质？RAG 项目是个人项目、实验室项目，还是校企合作项目？
介绍一下你这个校企合作 RAG 项目的业务背景、目标用户和你负责的核心模块。
记忆加载、问题改写拆分、意图路由、检索、重排、Prompt 拼接和最终生成之间是怎么串起来的？
向量化入库这块用了什么方案？为什么选择 pgvector，而不是 Milvus？
你说 RAG 链路太长，具体是哪些环节导致首字 Token 延迟高？
你这个系统算 Agent 吗？RAG 和 Agent 的区别是什么？
RAG 链路和大模型调用是怎么集成到后端服务里的？
用户会话数据存哪？localStorage 最多存多大？其他方案有哪些？
你能介绍一下整个的一个对话平台的整个的链路吗，包括Agent的一个分层架构是怎么样子的？
这个Agent开发的框架是哪种langchain吗还是其他的，不是说模型接口
包括上下文记忆块，记忆压缩相关，你是怎么做的，在Agent层面
RAG是接的现有方案还是纯自己搭的10.Embedding模型
为什么用 Redis 做向量检索而不是专用的向量数据库（Milvus、Pinecone...）？相似度怎么算的？
RAG 召回率怎么评估的？有没有遇到过检索出来的文档不相关的情况，怎么优化？
使用过哪些 Skill？有自己创建过 Skill 吗？
CLI 和 MCP 有什么区别？什么场景用 MCP，什么场景用 CLI？
有去了解过 SDD相关的插件、Skill 或组件吗？
推荐这个链路是怎么做的？你是向量推荐吗？还是怎么推荐？
在Graph RAG（知识图谱）中，在做多跳查询的时候，它使用到大模型的能力了吗？
你在做AI开发的时候开发过MCP的Server吗？
最近还有一些比较好玩的Agent，比如OpenClaw或者Harmes，这些你玩过吗？
长任务上下文丢失，除了拆分和摘要，向量检索+滑动窗口注入的工程方案如何设计？
自定义Skill的参数设计如何利用类型系统+运行时校验双重保障调用稳定性？
代码文档RAG切片，如何基于AST边界+语义完整性做分割，而非简单按行截断？
自建向量库与第三方API在数据隐私、查询延迟、Embedding模型锁定上各有什么坑？
你落地的AI+研发方案中，如何解决大模型输出的不确定性对CI/CD流程稳定性的冲击？
优化AI工作流，如何从Prompt工程、工具链集成、反馈闭环三个维度量化提升效果？
localstorage能不能存储blob对象？不能的话应该怎么做？
MCP和skills，怎么写一个skill，有没有用过ai工程化实现
LocalStorage存储内存有上限，了解过其他存储方式么？（IndexDB）
提到了SessionStorage，sessionstorage和localstorage的区别？
ai用的多么，用什么大模型，哪个效果更好（面试官：gemini不是谷歌的嘛🤡——因为我一时间想不起gemini这个词，就说成是微软的了）
实时音频通话涉及到跟大模型交互，期间的时延怎么控制的？
自我介绍，包括个人背景、经历，以及 AI 大模型如何融入学习和实践
除了Prompt外，还有哪些参数可调整？Temperature与Top-K的区别？
那你知道创建一个skill有哪些方式吗？除了自然语言描述，还有什么方式？
function calling和MCP相比，是不是可以没有MCP？
function calling是通过什么告诉大模型有哪些工具可用？
大模型使用MCP调用查询天气工具，整个交互流程大概是怎样的？不用太细。
你怎么确保AI写的代码没问题？用的是单agent吗？
单agent和多agent相比，多agent的优势在哪里？
RAG医疗系统项目的智能体UI交互机制具体怎么做的
你了解AI工作流吗（回答了问题重写，子查询拆分，检索生成，MCP，skills那一套）
你觉得langchain和langgraph框架提供了什么功能？优势在哪？
为什么Agent还需要Instructions, Rules, MCP, Skills？
Rules和Skills有什么区别？为什么不把Skills的指导写进Rules？
你觉得langchain和langgraph框架提供了什么功能？优势在哪？
为什么Agent还需要Instructions, Rules, MCP, Skills？
Rules和Skills有什么区别？为什么不把Skills的指导写进Rules？
AI agent 怎么使用的？平时在自己开发的项目里面，怎么去落地自己的 AI 实践？
在 AI 使用过程中就比较令人自己令自己比较难受的地方，或者说是希望大模型比较要改进的地方在哪？
有没有尝试过 workflow 这种有固定的大模型工具。
有没有用现在比较火的那种skill，这种沉淀一些自己的方法论。
项目相关（记不太清了，能想起来多少就写多少）：web端和移动端分别用react和react native开发，有什么差别（移动端要做更多适配，存储方式一个用cookie+session，一个用asyncstorage）
Agent的prompt怎么写的，针对模型幻觉问题做了哪些约束
重新再看agent这个项目，有哪些优化点或新的思考
如何用 LocalStorage 实现页面间心跳检测
除了 LocalStorage，跨页面通信还有哪些更好的方案
mcp skills prompt rules的区别
你项目里的本地持久化机制是怎么做的？为什么用 Pinia 和 LocalStorage？
如果会话数据不断增长，LocalStorage 超出容量上限了怎么办？
● 深度追问： 如果让你重新设计一个RAG系统，你了解哪些文档分块的最佳实践（比如单一窗口切多大合适）？
● 深度追问： 如果用户在同一个Session中聊了完全不同的多个话题，你在压缩总结并存入向量库之前，会如何设计提示词（Prompt）？为什么必须要做这一步总结提炼？
● 你的项目集成了哪些MCP（Model Context Protocol）工具？ELK和Prometheus是如何协同工作的？
● 你的Agent是只能被动响应用户的提问，还是能做到主动发现异常并给出提示/解决方案？
● 场景题： 如果抛给你一条执行非常慢的SQL语句，你的Agent从头到尾的分析和处理链路是怎样的？
localStorage、sessionStorage、cookie的适用场景
介绍大模型参数temperature、top_k、top_p的作用
token 你是存在哪里的？（我说存在 localStorage 中） 为什么存在 localStorage 中？（我说一开始是想放在 cookie 中，但是刚好接触了 axios，然后进行封装，更方便）
你这7天过期的逻辑放在 localStorage 中是怎么做的呢？（我说我设计了长 token 和短 token） 面试官说这个方式没见过，比较有意思😄
问第二个项目，跟向量检索相关，没咋准备，因为面到现在没几个公司问这个的，答得不太行
日常开发过程中都用过哪些AI的工具来提升效率的，哪些更好用些，mcp、skill之类的?
使用RAG过程觉得它有什么缺点?有哪些替代的技术?
基于 Spring AI 的 AI Agent 整体流程是什么？
抛开所有框架，重新设计一个极简 Agent 系统怎么做？
不用任何框架，从零实现一个最小 Agent 怎么做？
怎么理解 MCP？为什么会存在 MCP？写过 MCP 的这样一个工具吗？
cookie localstorage sessionstorage区别，大小分别多少
浏览器存储（localStorage，sessionStorage，indexDB）
prompt,token,context,context window是什么
你在这个 RAG 系统优化里面，在多阶段 RAG 系统中采用了 BM25 和向量混合检索，然后这个是怎么去设计两者的结合逻辑的？然后混合策略的话具体是如何去提升检索效果的？
RAG支持 PDF 扫描件和 OCR，然后还有表格结构化的提取，然后在这过程中有没有遇到什么技术难点？
这个多智能体系统设计里面，然后它的这个 State 管理和Checkpoint分配机制的具体实现方式是什么？怎么去解决对话执行中的状态竞争问题呢？
将Choice 接口封装为MCP工具的时候，怎么去设计一个标准化接口？然后遇到有没有遇到过一些兼容性的挑战？
大模型在调用这个工具的时候，比如说有 MCP 之前，它的调用的处理流程是什么样子的？
在实现这个流式输出实现的时候，比如说后端用了 FastAPI 和 SSE 来实现中间结果的实时流式输出。然后在这个 Langchain 这种基于图的状态机框架中，是怎么捕获每个 node 的执行结果，然后推送到前端的？
LangGraph 和Langchain 为什么选择了 LangGraph 没有选择简单的那个 Langchain 呢？
关于 RAG 的，向量数据库在选择建索引的时候是用了哪种向量数据库？为什么？
项目架构怎么确定的，有没有用最近新发布的技术比如skills
Q38: 比如说让你和 AI 交互，帮你生成一个推荐网页，它会推荐外卖、酒店、餐厅这种商品信息，你要写一个 prompt 和模型去交互，你会怎么来说？
后端传过来的jwt存在哪里为什么放在cookie里，放在local storage里怎么携带的
sessionStorage和localStorage有什么区别
RAG、MCP 和 workflow 的概念、区别
你的项目底层调用了什么模型？整个调用大模型的流程是否已经完全跑通并可用？
从输入一个问句（Prompt）给大模型，到模型处理的中间过程，大概会经历哪几个阶段？
RAG流程，如何优化，chunk切分如何切分？如何保证语意连贯？
x 只有向量检索，1.1.0 扩展为四通道混合：向量 + Elasticsearch 关键词 + LightRAG 图检索 + You.com 联网搜索。多通道并行后通过 RRF 融合与 Rerank 统一排序。引入 Scope 层控制知识库范围，检索预算按三阶段配置，意图节点支持关联多个 Collection。新通道可选启用，远程挂了不影响本地检索。
随着 AI Agent 岗位的兴起，以及对 AI 工具的普及，很多小伙伴都会面临一个问题：AI Agent 到底要怎么学？学到什么程度才算能写进简历？能不能有一个清晰的规划路线？
善于吟唱前端/agent八股，懂一些后端知识，有一定计算机科学基础知识。
hello agents 里的MCP、基础 Agents 和智能旅游助手 耗时约 3h
仔细研究智能旅游助手和另一个agents项目 预计 4h
看自己vibe出来的速成文章 "Python 速成与岗位认知：秋招 AI 应用/Agent 开发岗"
手写实现agent、并对比其他agent项目（Hello agents和Open Code）的实现
为什么选到agentic RAG？为什么要用langgraph框架？没试过其他方式吗？
你AGENTS.md文档具体是怎么写的？要求举例和细节（我有点服了。。）
agent的点MD的话是它每一次输入就是它的生命周期，是怎么去流转？
（追问）你在做这个 skill 的时候，最后还是借助于大模型去做的吗？
（追问）在 skill 迭代优化的过程中，你是如何去优化你的 skill 的呢？
（追问）上传完成之后是不是要把 localStorage 里的东西清掉？
自研测试工作流 skill，基于 Jest 产出 300+ 条测试用例，这个做到了一个什么样的流程？
你写了 LangChain.js 实现 RAG 检索增强，大概是一个什么样的流程？
看了一半 learn Claude code ，学了agent基本原理
看完 learn Claude code，主要是多agent相关知识
学习AI工具的使用，现在我用Codex，没有特别多skill好用。
你在 RAG 里对精排（Rerank）和粗排分别做了什么？
向量检索和 BM25 权重是 6 : 4，为什么选 6 : 4？
你的向量数据库（Milvus）跟常规的数据库（如 MySQL）有啥差别？
为啥不能直接用 MySQL 去存向量？它不也是一个表/键值对吗？
为什么向量维度选择 512 维度？有考虑过更高或更低吗？
目前会话管理是用 LocalStorage 存的对吧？未来上线准备怎么存？设计怎样的结构？
为什么选择 LocalStorage，而不存到 Cookie 或 IndexedDB 里？
有没有了解过其他 Agent（如 Claude Code）是怎么存会话记录的？
你第一个项目中针对 RAG 检索做了哪些具体的创新点或设计？现在有实际用户吗?
为什么向量检索分数高不一定好？你用了什么方案解决？
详细讲讲 Agent 中的 Skills 和 Anthropic 提出的 MCP有什么区别？
讲讲RAG的全流程，以及你的项目是怎么用到RAG的？
那RAG的话，比如说切片大小、Embedding向量检索、Top K、相似度这些你都知道吗？
你有写这个多轮上下文，那大模型遗忘问题怎么解决呢？
用户会话数据存哪？localStorage 最多存多大？其他方案有哪些？
假设我拍了好多照片，我今天拍然后明天再做整改，那NLP模型服务升级了，它的prompt构建升级了，给你返回的关键词和你储存的不一样了，如何做处理吗？
localStorage 和 sessionStorage 有什么区别？