给我面没招了，发点面经攒攒人品～1* 详细讲讲你设计的 Agent 是如何实现的？在“推理-行动”循环中，如何设计来纠正逻辑塌缩或无效工具调用？2*MCP与传统 Agent Skills 的区别是什么？如何实现在多智能体环境中动态发现并注册跨协议工具？3* 在电商或导购场景下，用户的请求往往高度模糊，Agent 怎么来精准理解这种需求？4* 如何设计一套“主动澄清”决策逻辑？在什么情况下 Agent 应该反问用户，什么情况下应该结合历史画像强行推断？5* 针对包含 3 个以上工具调用且高频请求的任务，通过什么方式可以压低系统整体的端到端延迟？6* 如何衡量 Agent 的 Planning 能力 vs Hallucination Rate？请列举具体的量化评估指标或自动化评估框架。7* 在多 Agent 协作系统中，不同 Agent 之间的记忆如何实现隔离与共享？如何避免不同工具间的上下文污染？8* Token 过长导致的 Attention 稀释现象为什么会导致 Agent 的指令遵循能力下降？9* 摘要总结往往会丢失关键细节，在长文本 Agent中一般怎么来处理这一块10* 当候选工具超过 100 个时，如何设计路由策略？怎么解决检索过程中的召回偏差？11* 在 Agent 多轮对话任务中，标准 Attention 机制的平方复杂度在工程落地上主要引发了哪些问题？12* 目前有哪些机制可以缓解模型在长上下文对话里的“信息遗忘”现象？当对话论数很多，上下文窗口不够的时候，有哪里处理的策略13* 为什么在复杂的 Agent 闭环场景中，仅靠 RAG 无法彻底解决幻觉问题？14* 面对模型在 Agent 执行过程中出现的循环调用”或陷入思维死循环问题，有哪些解决方式？15* GraphRAG 在处理 Agent 复杂关联查询时的优势在哪里？16* 任务执行远大于单次 Token 限制时，如何设计以支持断点继续生成？17* 设计一个智能导购助手 Agent？描述其感知、规划、记忆和执行四大模块在分布式架构下的协同逻辑。18* 手撕算法： 给定一个正整数 n（如 23121和一组不重复的数字集合 a（如 \{2,4,9\}），求使用 a 中数字组成的、小于 n 的最大整数。要求考虑贪心回退逻辑，处理所有边界情况。

全文约 4400 字 | 预计阅读 11 分钟目录先交个底：我是谁，拿了什么结果45 场面试，被问最多的后端八股全在这了手撕题：写不出来基本就挂了暑期实习和春招，考的真不一样最后说两句上一篇春招五周，我面了四十多场，最后想说的全在这了发出来之后，反馈比我预想的好很多。很多同学私信问我：暑期实习也有这种汇总吗？刚好清明假期有空，把去年暑期实习的面经全部翻出来整理了一遍。43 篇精修面经，每一篇我都重新读了，把所有被问到的问题按频率和重要性做了归类。先说一句：这是去年的面经，时效性肯定不如今年的新鲜。但八股文和算法题这东西，一年前和一年后差别不大，核心考点就那些。我两篇文章加起来不到 100 道八...

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

最近发现一个宝藏开源项目 learn-claude-code，特别适合想入门 AI Agent 开发的同学。这个项目不是教你"怎么用 Claude"，而是带你从零搭建一个类似 Claude Code 的 AI Agent 系统，理解背后的架构原理。 项目地址：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code  三个核心概念你必须掌握 1. Context Engineering（上下文工程） 确保 Agent 能访问正确的信息。静态知识（AGENTS.md、架构文档）+ 动态数据（日志、CI/CD 状态）共同构成 Agent ...