腾讯后台ai开发一面面经分享 攒人品

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...

三步走策略如下：第一步：明确你的“入行”定位在动手写代码前，先问自己一个问题：我想用 AI 做什么？ 这决定了你的起跑线。路径 ：AI 应用开发者（最推荐，需求最大）目标： 利用现有的开源模型（如 Llama、Qwen）和框架，搭建能解决实际问题的应用（如企业知识库、自动化办公助手、AI Agent）。建议： 如果你没有明确的科研打算，请直接从“路径 A”开始。2026 年的市场更看重“落地能力”，即你能否用 AI 做出东西来。第二步：死磕 Python 基础（必经之路）无论你选哪条路，Python 都是绕不开的通用语言。但请注意，不要试图学完 Python 的所有知识，你只需要掌握 AI 开发最核心的那 20%：基础语法： 变量、循环（for/while）、条件判断（if/else）、函数定义。数据处理“三剑客”：NumPy： 处理矩阵运算（AI 的底层全是矩阵）。Pandas： 处理表格数据（Excel 能做的它都能做，且更强大）。Matplotlib/Seaborn： 画图表，看懂数据分布。环境工具： 学会使用 Jupyter Notebook 或 Google Colab。这是 AI 领域最主流的编程环境，能让你像写笔记一样写代码，所见即所得。避坑指南： 别去学 Python 的 Web 开发框架（如 Django/Flask），除非你确定要做全栈，否则那是浪费时间。第三步：从“调用”开始，而不是“训练”这是 2026 年入门 AI 最大的观念转变。不要一上来就去学怎么从零训练一个神经网络，那太难且枯燥。正解：下载并安装 Ollama。这是目前最火的工具，能让你在普通笔记本上一键运行 Llama 3、Qwen 等开源大模型。任务： 尝试在本地跑通一个模型，并用 Python 代码向它提问。理解“提示词工程”与“框架”：学习 LangChain 或类似的 Agent 框架。希望大家都会越来越好！

四种负载均衡策略分别做了什么，lru在缓存里怎么用，一致性哈希，分别适用于哪些场景秒杀如何实现，redis数据如何和数据库对齐redis相对于其他存储的特性，有哪些常见使用场景redis常见数据结构，hash和set的区别，set底层redis持久化是怎么做的，最新版本用的哪一种分布式redis读写如何去处理，主从数据怎么同步Java抽象类和接口区别，一个类能实现几个抽象类，几个接口，抽象类里定义的东西和接口定义的是一个含义吗，接口里定义的方法和抽象类定义的方法默认的访问范围，抽象类代理的方法可以有具体实现吗，抽象类本身的方法有具体实现吗，接口呢，抽象类可以实现接口吗Java实现线程的几种方案...

现在也太难了吧🥲，实习好难找，佬们拷打一下简历