滴滴三面

我之前是边面试边学习，基本上没有面试的那一天都在网上看网课，尤其是一些基础知识基本上都是通过网课学会的，还会刷一些题目，感觉基本上不是在学习就是在学习的路上

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.React的Fiber架构解决了什么问题?在AI长文本渲染中有什么优势?2.在处理AI流式输出(Streaming)时，前端如何优雅地处理Markdown渲染?3.谈谈WebWorker在AI前端应用中的使用场景。4.如何实现一个高性能的AI对话历史列表(虚拟滚动)?5.什么是RAG(检索增强生成)?前端在RAG流程中可以做哪些优化?6.你们项目里是如何处理Prompt模板管理的?前端如何辅助用户写出更好的Prompt?7.谈谈前端监控在AI平台中的特殊性，你会关注哪些指标?8.如果让你设计一个AI组件库，你会如何考虑它的通用性和扩展性?

二本，方向是Java后端，看着当今局势对ai倾向性很高，于是在网上找了个agent项目学习。前后大概了解了rag，mcp，agent等的编码，以及调用关系。但是对于面试提问还是不能很有把握，想请教各位佬有没有资源应对这种agent项目的八股，能否分享渠道或者学习资源？感谢xdm！

Agent全栈开发实习生2026_0306-14:00_有赞1. 自我介绍2. 心影的大概业务逻辑能介绍一下吗？3. 广告素材你觉得有哪些实现的难点？4. 模型配置的内容你主要做了哪些？5. MCP自动生成组件文档你是怎么实现的？6. 能详细讲一下data-agent吗？7. 能仔细讲一下运行的过程吗？8. 你主要做了哪些贡献？9. 平时有使用AI Coding吗？10. 你为什么觉得cusror好用？11. 你怎么理解Agent？12. 你觉得AI发展的未来是怎么样的？13. 反问