小米内推-Java面经，欢迎咨询，内推码:BAD31ZQ

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.  项目拷打2. 项目开发过程中有没有遇到印象比较深刻，或者稍微难一点的技术问题？3. （针对Agent自动调用工具）具体默认调用了什么工具，可以举个例子说明吗？4.  平时开发最常使用、最熟悉的编程语言是哪个？5. 在 Java 中，String 类是可变的吗，为什么这么设计（为什么是不可变的）？6. 了解 Java 的垃圾回收（GC）机制吗？7. Java 是自动回收还是需要手动回收？8. 了解回收器的原理吗？9.  了解 Java 的类加载过程吗？10. 了解 Java 类加载里的“双亲委派模型”吗？11. 了解 Spring 框架里面的“依赖注入”吗？12. 在使用 Spring 开发时，有没有遇到过“循环依赖”的问题？13. 项目里的 RAG和向量搜索具体是怎么做的（跑通流程）？14. 文档的 Embedding 具体是怎么做的？15. 是调用了什么模块把文档转化成向量的？16. 搜索的时候，搜索的语句是怎么转成向量做相似度的，也是调用知识库的模型进行转换吗？17. AI 模型的“流式响应”具体是怎么实现的？开发时有什么需要注意的地方？18. 流式响应走的是什么网络协议？

1、简单自我介绍2、项目介绍，你认为项目最能体现你技术的一块是哪部分，详细讲讲3、在原公司的分工以及团队4、分库分表，分表的时候怎么保证业务不受影响 答：（这个不会，直接照抄的另一位老哥的面经答案）全量迁移+增量监听+双写+灰度切读。 ps：面试官应该不是很满意5、对服务做过哪些优化 答：在数据库查询时做优化，尽量避免多表查询、避免select*、in和exists的区别等。6、怎么设计表来避免你说的那些问题 没答上来7、你认为spring boot 有什么优点，解决了你哪些问题，如果没有spring boot你的问题如何解决 答：解决了依赖管理和配置管理的问题，可以让我们简化依赖和配置管理，...

我是女生，老家山东，家庭条件一般，不算有钱但吃喝不愁。买房结婚生子这些都尚未决定。bg双2。【Offer1】公司：国家电投某三级公司岗位：管理岗薪资：年包N优缺点：8:30-17:00，管理岗做甲方，推动项目，也就是电商平台的构建，或者是推进平台研发管理。主要是三级公司。base北京给户口。【Offer2】公司：互联网大厂岗位：推荐算法薪资：年包2N-3N优缺点：几个大厂offer，目前不太纠结去哪个，只纠结去国企还是私企。10-10-5，base北京给户口。

全程2小时共享屏幕+看项目具体代码，压力面算法题（40min+20min优化）：74. 搜索二维矩阵      秒了1482. 制作 m 束花所需的最少天数贪心+二分    搞了半天，不过撕出来了问怎么优化时间复杂度1. TCP连接建立过程为何是3次segment交互，而非4次？请详细说明四次握手合并为三次的核心原因。2. 没见过的代码，让我猜结果，后来查了是js`const a = {i:1,toString: function(){return a.i++;}};console.log(a==1 && a==2 && a==3)`为何会输出 `true`？其底层类型转换和执行顺序是怎样的？3. 请解释CPU执行指令时，为何数字比较是串行执行而非并行处理？这和`a==1 && a==2 && a==3`的执行逻辑有何关联？4. 大模型生成语句基于HTTP长连接逻辑时，和WebSocket的全双工通信特性有何本质区别？5. SSE是否具备双工通信能力？如何清晰澄清SSE的单向推送特性？6. SSE实现客户端消息推送时，持续推送无法中断的问题该如何解决？是否需要后端配合实现流程控制？7. SSE存在自动断连风险，该如何优化协议稳定性以适配业务场景？有哪些重连或保活方案？8. 大模型流式输出的分段内容格式该如何设计？需要考虑哪些兼容性和可读性要求？9. 智能体Prompt的完整构建流程是怎样的？从角色设定、任务范围到格式化输出要求，具体步骤是什么？10. 智能体的场景化细节设计有哪些？该如何嵌入Prompt？11. AI Agent的核心工作流程是什么？请详细说明从用户需求分析、工具调用意图生成，到参数转化、MCP客户端校验执行的全链路。12. MCP调用逻辑的权限归属问题是什么？谁来主导MCP工具的调用？13. LangChain在你的项目中具体承担什么角色？是否仅作为大模型接口？如何实现框架的深度定制？14. 大模型在Agent系统中是思考核心，那工具调用的触发主体是谁？是Agent解析字符串触发，还是大模型主动分析意图后调用？15. 大语言模型输出字符串的机制是什么？工具调用的触发时机具体在哪个环节？16. Agent与大模型的协作流程是怎样的？17. MCP调用工具时的参数校验流程是怎样的？校验失败后该如何处理异常？18. MCP和Skill的功能边界是什么？两者在工具调用、模块化设计上有何区别？19. 如何将现有MCP工具改造为支持Skill功能？具体的代码或配置修改步骤是什么？20. 渐进式披露技术的具体实现方式是什么？如何通过文件格式和系统提示词控制大模型读取范围？21. 改造工具调用链路（如从MCP切换到skill接口）时，是否需要修改大模型本身？如何实现解耦以避免核心代码变动？22. 新建Scale工具文件并注册到映射体系的具体操作步骤是什么？如何保证工具调用的灵活性？23. 直接使用AI生成的代码方案（如Markdown表格形式的函数列表）是否可靠？存在哪些灵活性不足的问题？24. 现有文件名匹配逻辑不够完善，该如何优化？需要考虑哪些匹配规则和异常场景？25. 项目中的主控逻辑和记忆模块是否为自主实现？LangChain之外还使用了哪些技术栈？反问：一周出结果