1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1. 多模态大模型的具体结构2. 多模态的用户信息怎么存储和使用3. Agent项目背景4. RAG系统流程5. lora的原理和qlora的原理，qlora怎么优化显存？6. 演示Agent项目实现细节7. AI辅助开发的实践经验8. 觉得当前的agent达到预期了吗？对agent的预期是什么9. 项目中AI贡献的代码占比10. 怎么进行多模态知识检索？11. RAG+MCP这方面是你做的吗？怎么做的？RAG怎么构建的12. A2A与MCP区别13. 项目在研发过程中遇到了哪些困难，怎么解决的14. 较长较多的上下文怎么解决15. 项目用的什么架构16. Agent项目开发的框架

算法：最长递增子序列（没写出来），换了二叉树层序遍历进程和线程的区别讲一下堆和栈redis的内存淘汰redis的过期删除策略mysql的深分页问题怎么解决，手写SQL第一个项目怎么设计的，想法从哪里来的用户口语化的输入如果在Rag里面检索不到怎么办点赞功能怎么设计的set出现大Key怎么进行解决平时使用哪些ai工具忘记录音了，只记得这些了。目前是约了二面#牛客AI配图神器#

一开始签了个AI coding什么的，当时想欸这么好可以用AI？（似乎那个AI coding是ai面试？）然后再看又是切屏不计入，又是允许本地IDE，干脆直接chatgpt启动了出来和大家讨论发现好像不能用AI上小红书搜发现这么干的不是少数，尤其是本地IDE直接是cursor和trae的而且发现这个问题去年秋招就有人问过，更离谱的是当时有的人问HR，有的HR说可以有的说不可以现在发了邮件去问招聘团队了，感觉是细则没写清楚要是直接说不能用不如直接签到题走人更省时间