1. 自我介绍2. 实习3. 有没有做过类似team的多agent，比如autogen各种职责的agent写代码那种4. 有没有沉淀vibe coding的方法论和skills5. 介绍一下springboot6. 两个线程如何共享变量7. completablefuture的底层实现，实习选型为什么是这个·8. 滑动窗口限流用lua脚本怎么实现，哪些redis命令9. 窗口限流是基于接口的还是基于业务的10. 责任链模式有什么缺点，还有哪些设计模式11. mybatis的缓存12. 设计一个数据库表会从哪方面考虑（业务，冗余字段，范式，索引，数据量，分库分表）13. 场景题，分库分表如何防止一条数据同时插入两个表14. 设计一个客服agent，你会从哪方面考虑（ReAct范式、mcp或者skills的编写，RAG做平台文档的检索增强，高可用优化，容灾措施，prompt的安全性）15. ThreadLocal的缺点16. 如何避免大模型将工具调用得到的用户业务数据透传给用户，加密怎么做（我说我实习的时候了解过一种全同态加密，但在这里太复杂了；此外还有就是prompt做限制和最后做校验）17. 分布式事务的使用场景手撕：拼接两个字符串数组然后看是不是相同的字符串，有点kpi了

四类题，提交前一类才能做下一类。  单选题，知识点包括ai和后端。 多选题，少选得1/3分，错选不得分，知识点同上。 3道编程题，题目可以看公众号的题解。 根据图书借阅规则写提示词实现一个图书借阅程序，题目规则不能复制。最后一题留点时间，我就是最后一题没时间了，提示词没写完。  感觉题又多又难，大家好好准备吧，我只能看运气了。

没什么参考，全部照着实习问，中间穿插八股，然后算法没做出来，给的是一道debug题，不知道怎么做。。 但是面试官很好很耐心，下次还来哈哈哈

今天得空review了一下昨晚的笔试，AI研发方向的，整体上有一定的难度，感觉自己答得还可以吧，期待给个面试机会 20 道选择 + 3 道编程 + 1 道 Prompt，T1 签到，T2 贪心一眼秒，T3 是个数位 DP 有点东西，T4 Prompt 题考的是让 AI 算出租车费。 选择题概览 选择题一半 AI 一半 CS 基础，AI 方向的占比还是挺高的。 AI/Agent 相关的大概考了这些：Transformer 的 teacher forcing 训练推理差异、MHA/MQA/GQA 注意力机制对比、LangChain 和 LangGraph 的关系、ReAct 的机制边界、multi...