自我介绍 测试相关，黑盒，白盒测试项目相关，做的ui，怎么保障自动化写好ai相关，agent和skill还有mcp，ragbug开发不承认怎么办上线前出现了bug怎么办mysql，去重，where和having的区别反问。整体感觉不算太难。

最近我对新凯来嵌入式软件开发的二面做了一些复盘和整理。整体感受是，二面相比一面会明显更深入。一面更多还是基础知识和八股的确认，比如概念、原理、常规设计思路；但到了二面，重点就不再停留在“你知道什么”，而是开始追问“你实际怎么做的”。面试官一般会从简历里的项目直接切入，然后不断往细节追问，比如架构为什么这么设计、某个模块怎么拆分、异常怎么处理、问题是怎么定位的。很多问题没有标准答案，更看重的是你的思考过程和工程经验是否扎实。简单来说，一面偏基础筛选，二面更像是工程能力的深挖和验证。准备的时候，重点应该放在项目细节和真实问题的复盘上，而不是单纯刷八股。请结合你参加过的电子设计竞赛或核心项目，详细描...

其实Agent面试的核心都绕不开大模型理解、工具调用、流程编排还有工程落地这几块，不会太偏理论，更多是看你能不能把技术落到实处。首先肯定会问你对Agent的理解，比如它和普通大模型应用到底不一样在哪，要是说不出自主决策、记忆和工具调用这些关键点，大概率会被觉得底子不扎实。还会聊到主流的框架，比如LangChain或者LlamaIndex，问你用过没有，各自有什么优缺点，踩过哪些坑。然后技术层面会盯着工具调用和RAG这两个核心。比如怎么让Agent精准选对工具，调用失败了该怎么处理，会不会加重试机制或者异常兜底。RAG也是必聊的，比如它在Agent里能解决什么问题，怎么提升检索的准确率，用过哪些向量数据库，这些都得结合实际的使用经验说，光背概念可不行。还有记忆模块，短期记忆和长期记忆的区别，怎么存怎么取，这些细节也会被问到。作为Java工程师，面试官肯定会更关注你怎么把Agent和业务系统结合起来。比如怎么用Java调用大模型API，怎么对接公司现有的接口让Agent拥有实际业务能力，甚至会问你怎么解决大模型调用的延迟和限额问题，比如缓存、异步处理这些实际的优化手段。幻觉问题也是绕不开的，得说说你平时怎么通过事实校验、多轮反思来减少这种情况。项目经验这块特别重要，哪怕没做过正式项目，自己搭的Demo也能说。比如做过知识库问答Agent，或者代码调试助手，得讲清楚核心流程，遇到过什么难题，比如工具调用成功率低，或者检索结果不准，最后是怎么解决的。还会给你出一些实际场景题，比如让你设计一个电商客服Agent，怎么对接订单和物流系统，得有清晰的思路。偶尔也会有一些开放问题，比如你觉得Agent未来会往哪个方向走，多模态或者行业专用Agent算不算趋势，还有作为Java开发者，转型做Agent开发的优势和挑战是什么，这些问题能看出你有没有自己的思考，不是单纯跟风入行。总的来说，Agent面试不怎么考死记硬背的东西，更看重你对技术的理解和实际动手能力，尤其是怎么把AI和业务结合起来，解决真实问题。

 现在校招简历人人都想沾一点 AI，但大部分同学都陷入一个误区：没做过 AI 模型项目，就在自我评价硬写“精通大模型、熟悉深度学习”，夸张到业务熟练的HR都能一眼看出造假，然后技术面的面试官一问就GG。结合平时简历投递习惯：项目真实用到 AI 才写项目，没做 AI 项目绝不硬吹；AI 能力放在技能+自我评价，低调务实、有依据、不浮夸。技能栏是最安全稳妥的写法，不用夸大 AI 水平，而是写明熟练使用 AI 编程工具，掌握基础提示词用法，能够利用 AI 辅助编码、梳理逻辑、排查问题和整理文档，同时了解大模型基础应用逻辑，具备 AI 辅助开发的思维。项目经历严格遵循真实原则，只有实际接入过大模型 A...