继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.介绍一下你认为的一个项目的难点，你是怎么解决的agent项目1.你的rag流程是怎么样的?每一步有哪些优化的思路可以说说吗?2.你的多agent协作是什么样的?每个子agent的职责是什么?3.向量化模型有考虑到别的模型吗?有没有做过对比实验?你是怎么考虑的4.可以讲一个具体的应用场景吗?具体的链路是怎么样的5.怎么评估模型的性能和效果java项目1.java出现oom或者CPU飙高，应该怎么排查问题?具体的案例?2.springai用过吗?有用过别的框架吗?有何优势与缺点?3.jvm垃圾回收机制了解哪些?各种垃圾回收算法用在哪些场景?4.op实现原理?5.jdk代理和另一个代理的区别6.项目里用aop做过什么实际的东西?7.Claude code泄露的源代码有没有看过8.agentmcpskill各是什么有什么关系

1. Agent 的架构设计？一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口：负责接收用户问题和上下文；中间是决策层：负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层：真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层：维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是 “能不能想”，而是 “想完能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现？RA...

📍面试公司：字节🕐面试时间：1小时💻面试岗位：c++软件开发❓面试问题：主要关于 C++ 开发与 Linux 服务端编程展开，比如：内存分区与各段存储内容；static 和 const 的多种用法和区别；多线程死锁产生条件与规避方案；fork 创建子进程的写时复制机制；TCP 三次握手与四次挥手流程；epoll 水平触发和边缘触发的差异等。🙌面试感想：面试官很有耐心，遇到我答得模糊的地方会引导思路，整场聊下来也清楚意识到自己还有不少知识短板，收获挺大的。

做了十几年业务，面过上百号人，我发现一个特别扎心的现象：很多人根本不是能力不行，而是“死”在了线上面试的临场发挥上。腾讯会议一开，对面HR或业务主管一个连环追问，平时准备得再好，脑子也容易瞬间宕机。最近总有年轻朋友问我：“AI面试助手哪家好，实时辅助答题到底怎么做才能不显得生硬？”今天咱们不玩虚的，拒绝假大空。我直接从具体岗位的真实场景切入，把市面上主流工具的底层逻辑掰开揉碎了讲清楚，帮你理清思路。一、 场景分类：不同岗位的面试“死穴”在哪？在选工具前，你得先摸清自己岗位的面试痛点，对症下药才有效。技术岗（开发/算法/测试）：典型的“茶壶里煮饺子”。代码写得溜，但一到系统设计或项目复盘，往往讲...