1. 自我介绍2. 项目介绍3. 有多个消息投递到消息队列，处理的结果怎么与发送的请求对应呢？4. 为什么不直接通过数据库通信而需要用消息队列呢？5. 项目有没有前端流式输出展示？6. 身份认证是怎么做的？7. 你觉得langchain和langgraph框架提供了什么功能？优势在哪？8. 讲讲大模型的React9. 讲讲工具调用和多智能体协作10. 对于上下文工程，你觉得有哪些主流的技术？11. 讲讲RAG和持久化记忆的区别12. 什么是思维链（CoT）？13. 为什么Agent还需要Instructions, Rules, MCP, Skills？14. Rules和Skills有什么区别？为什么不把Skills的指导写进Rules？15. SSE和普通的HTTP的区别是什么？16. SSE和文件传输协议FTP有什么区别？他们不都是流式传输吗？17. 为什么Redis可以做限流？怎么做限流？18. Redis为什么速度快？19. 数据库分表是怎么分的？为什么一个表太大需要分表？20. docker和普通的虚拟机有什么区别？算法题：LeetCode中等难度，计算二叉树最大宽度反问总体来说，面试体验还是不错的。

祝大家都能拿到满意的Offer！攒人品中1- 项目拷打2- 不同 agent 架构差别比较：3- 根据我的知识背景，问了 agent flow, react 和 multi-agent 三者的差别4- LLM 如何预测下一个词5- 现有 agent 实践上：6- 不同 agent 使用体感差别在哪里，有哪些优势和不足7- file system 是什么？它起到什么作用？使用它相比其他传统的 agent 好在哪里？8- skills 相比于传统 agent 好处在哪里？工具 skills 和产品 skills 如何理解，差别在哪里？9- openclaw 有没有用过，它为什么会火爆？技术 or 架构上做对了什么？10- 知不知道最近的 harness engineering？11- 由于任务表述并不清晰，不同 agent 对于同一任务的表现并不完全一致，如何处理这个问题？12- 对未来工程架构上的理解：13- 对于 agent 未来 to C 和 to B 在技术和架构上觉得未来可能会有什么发展

二编  一面过了——————————————————昨天晚上看了好多面经，基本都是八股+手撕组合。今天早上8点就起来准备，结果啥也没问。面试官介绍完他们那边的业务之后，让我自我介绍，我自我介绍之后，说看一下总结的技术文档（自我介绍有提到），然后看了一下之前做过的一个开源项目，也没问什么，就讲了几句客套话。然后让我发表一下对ai的看法（讲得很差），然后他讲的比我还多。整个面试下来，总体上他讲的比我还多比我还多多。引流

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.拷打实习2.如果大模型接入数据库，如何避免信息泄露或幻觉？3.你们的 Agent 架构是怎么设计的？4.LLM 的上下文和长短期记忆是怎么做的？5.讲一下你vibe coding做前端的策略？6.详细讲一下流式输出原理/应用？7.如果数据维度很多，你怎么分析影响因素？8.讲一下CNN/RNN/LSTM?9.NLP生成时如何选择最优序列？手撕：1. 统计字符出现频率并找 TopK2. LeetCode 153 旋转数组找最小值3. 一个简单SQL题