美团二面

说真的，别再只会背 RAG、幻觉的基础定义了，我面 AI 岗挂的 5 次，全是栽在看似基础、实则一挖就深的问题上。最开始准备面试，我就背了背 “什么是 RAG”“幻觉怎么产生的”，以为就能应付，结果一面试就被问懵了。面试官根本不会只让你背定义，他会问：你说你懂 RAG，那你做的项目里，召回率只有 30%，你具体是怎么一步步优化的？每一步优化的指标提升了多少？你说能解决幻觉，那在多轮对话场景里，模型前后回答矛盾，你怎么处理？和单轮对话的解决方案有什么区别？你提了 MCP 协议，那它和传统的 API 调用有什么本质区别？实际项目里你用它解决了什么具体问题？踩过哪些坑？你说做过 AI Agent，那你的 Agent 在任务执行失败的时候，会怎么做错误重试和反思？具体的实现逻辑是什么？我才发现，面试官根本不关心你能不能背出定义，他关心的是你有没有真的做过、有没有真的踩过坑、有没有解决实际问题的能力。背出来的答案，和实战出来的答案，面试官一听就能听出来。后来调整了思路，不再死背知识点，而是把自己做的 demo、项目，从技术选型、踩过的坑、优化思路、数据指标，全拆解得明明白白，再去面试，基本都能对答如流。给所有面 AI 岗的牛友提个醒：别只背基础概念，面试官最爱问的，永远是基于实战的深挖问题。没有真实项目经验，就自己动手做个完整的 demo，把每一个技术点吃透，比背 100 道题都管用。

1. 你现在做的系统如果让我一句话理解，它解决的核心问题是什么2. 如果让你重新设计这套系统，你会先拆哪几个边界，而不是先画微服务图先拆交易主链路和旁路能力。主链路只保留强约束动作，比如下单、库存冻结、支付确认、履约状态推进；旁路能力像风控、推荐、画像、报表、运营分析都要尽量异步化。再往下拆数据边界，订单事实、库存事实、支付事实不能混成一张万能表。最后才是服务边界，因为很多系统不是服务没拆好，而是业务一致性边界一开始就画错了。3. 一套交易系统里，什么地方最容易被误判成“性能问题”，其实是模型设计问题最典型的是状态字段过载。很多系统把几十种业务状态塞进一个 status，然后所有查询、补偿、回...

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25级研一在读，211本硕，没有天赋，发不出好论文，也不想读博，之前想着走java后端，现在看感觉java后端也要完蛋了，现在想转agent开发，实习大概率只能在研二下的暑期实习，有没有佬指条明路。