蚂蚁国际agent开发一面凉经分享

刷到这个话题，真的像看到了3个月前的自己。作为双非计算机本科，之前一直在做Java后端开发，今年春招想转Agent赛道，最开始连能投什么岗位都不知道，海投的时候看见“AI”“大模型”就瞎投，结果简历全石沉大海，连面试机会都拿不到。后来跟着已经入行的学长一点点摸，自己前前后后面了十几家公司，才终于把Agent赛道的岗位摸得明明白白，最后也顺利拿到了杭州一家AI公司的Agent应用开发offer。今天就把这些岗位全部分享出来，尤其是适合我们应届生、零基础转行能冲的，帮大家少走我踩过的弯路。先给所有想入行Agent的应届生一句真心话：Agent赛道不是只有算法岗，也不是只有硕士才能做，绝大多数岗位，...

继续来分享下最近的面经~项目拷打八股:1.zset底层2.kafka消息不丢失，幂等实现3.缓存击穿下如何保证高一致与高性能4.其他都是偏场景，比如订单状态的流转优化aicoding:流程上是给出一个具体的需求，让你先针对这个需求提出自己的想法，然后把想法给ai写，ai实现后，让我读代码，问接下来优化的空间，然后再用提出的优化点去问ai，一直循环。

想入门AI、丰富简历，却不知道做什么项目，要么太复杂做不出来，要么太简单没含金量，白浪费时间，总结了几个高性价比AI项目，新手也能上手，往下看吧。首推！ 智能推荐Agent ，网友公认最值得做的入门项目，难度适中、实用性强，还能贴合多岗位需求。不用复杂的技术栈，基于LLM+LangChain就能搭建，核心是实现“用户需求分析→精准推荐→反馈优化”的闭环，比如做一个职场学习资源推荐Agent，输入岗位和学习目标，就能自动推荐对应资料、课程，还能根据反馈调整推荐方向。重点是，这个项目能体现你的AI逻辑思维和工具使用能力，写在简历上也能量化成果，比如“搭建职场学习推荐Agent，优化推荐算法，准确率...

项目背景与动机1. 能细节介绍一下你最近的多记忆健康问诊项目吗？（解决了什么问题、你担任什么角色、遇到什么难题）2. 这个项目是实习中做的还是自己开发的？3. 什么触动你去做这个项目？切入的初衷是什么？记忆系统设计1. 用一个例子解释一下你的 Memory 是怎么做的，以及怎么插入上下文的，怎么考虑上下文长度问题的？2. 你结构化信息和文本信息之间如何区分？会不会重复？3. 记忆冲突怎么解决？比如用户前后说了不同的过敏信息？4. 记忆是怎么写入上下文的？上下文从头到尾结构是怎样的？5. 上下文结构是不是：System Prompt + Memory + Tools Result + Conversation 这四个环节？6.上下文超长了怎么办？有没有考虑过上下文压缩？7. 压缩过程中会丢失工具调用历史，导致模型重复调用工具，这个问题怎么解决？RAG 与检索1. 为什么用 RAG 去检索 Memory？为什么用向量这种方式？2. Memory 的检索是分层次的吗？具体怎么设计的？3. 检索中遇到了什么痛点？4. 可观测性 / Trace5. 整个框架是很依赖埋点的，你觉得怎样的结构才能更好地追踪整个 Trace？6. 日志怎么结构化？为什么要这么结构化？7. 跨 Session 是否需要记录日志系统？AI Coding 能力考察给了一道股票买卖题，要求用文字描述问题背景、边界条件，并设计解题思路感想:项目深度不够，答得非常之烂，也是第一次遇到ai coding题，完全懵了，还要继续沉淀