阿里淘天27实习AI Agent开发一面

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1.实习拷打2.项目一拷打：具体怎么做的？数据啥样？现在准确度在什么水位？有没有考虑过Agent做？你怎么和团队讨论的？是你一个人在完全负责这个模块吗？结果怎么定的？如果让你重新做这个项目用Agent的方式你会怎么考虑？上下游是怎么样的？你有和上下游交流过他们的情况吗？你的prompt怎么写的，具体展开说说？这个意图识别你怎么理解的？few-shot具体考量？用户反馈数据有看过吗，说说想法，怎么定的三种意图？3.项目二简单询问：你进来就做了这么多工作吗？两个项目的时间怎么安排的？4.你怎么看待算法和Agent应用的区别？5.场景题：五分钟思考一下做一个用户购物的Agent，问了有要规定什么方式？让自己编排。

从后端转到运维之后，感觉面试难度降了一大截问的非常基础，也有可能是AI面的原因？）开始会让你填自己熟悉的技术栈，然后根据你的技术栈提问Golang 语言中 defer 的作用多个 defer 的执行顺序涉及到多个函数互相调用时，如何涉及 defer 顺序容器和虚拟机的区别容器基于宿主操作系统内核，会不会导致安全性问题数据库 ACID 特性详细解释原子性如果游戏商城充值接口无法访问，但是支付监控面板显示正常，说一下排查思路如果某个容器服务 CPU 使用率突然飙升至80%，同时接口请求速度变慢，说一下排查思路还有一些想不起来了，总之希望鹅厂捞一下

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 项目拷打：深挖实习中的 AI Agent 架构与 Java 后端落地细节。2. Java 线程池如何自定义拒绝策略？（考察 RejectedExecutionHandler 接口实现）3. 场景题：QPS 为 100，平均响应时间（RT）为 100ms 的 IO 密集型场景，你会如何设置线程数？4. 动态调优：在不重启服务的情况下，如何动态调整线程池参数？结合配置中心（如 Nacos）的实现思路是什么？5. 线程池动态刷新时，是直接替换整个线程池对象，还是调用内部 API 修改？两者有何优劣？6. MySQL 分页查询（Deep Pagination）在数据量大时为什么会变慢？7. 子查询优化分页的原理是什么？在联合索引覆盖的情况下，子查询节省的开销是遍历、回表还是 CPU？8. 慢 SQL 排查：除了索引缺失和数据量大，还有哪些因素（如锁、连接池、长事务、系统负载）会导致 SQL 变慢？9. 线上发生 OOM（内存溢出）时的排查路径是什么？如何通过快照定位到具体的代码行？10. 详细描述你项目中的 Multi-Agent 三层架构（Router -> Manager -> Sub-Agent）的设计逻辑。11. 在 Agent 开发中，如何通过 Prompt 实现高效的指代消除和意图识别？12. 提示词工程高阶技巧：什么是思维链（CoT）和思维树（ToT）？它们分别适用什么场景？13. RAG 实战：你的文档切片（Chunking）策略是什么？如何处理 Markdown 等结构化文档？14. 检索优化：为什么在 Embedding 向量检索的基础上还要引入 BM25 关键词检索？15. 评估体系：如何客观评价 RAG 的效果？谈谈你对上下文忠诚度、答案相关度的理解。16. 模型决策：对于 200 组左右的固定 QA 知识库，你会选择 RAG、Lora 微调还是长上下文直接输入？17. 微调难点：在样本量极少的情况下，如何解决 Lora 微调容易出现的过拟合或欠拟合问题？

现在找工作，不管是后端、算法还是运营，简历上不写点AI能力都不好意思投，但很多人写得太笼统，要么是“会用AI工具”，要么是“熟悉AI相关技术”，等于白写，HR根本不看！翻了一圈网友分享的干货，总结了几个实测有用的技巧。首先，千万别写空话！网友都在吐槽，“熟悉LLM、会用LangChain”这种话，等于没说，HR每天看几百份简历，根本没耐心猜你的能力。正确的写法是：问题→方案→结果，还要加可量化指标。比如你做过AI相关项目，别写“用AI做了知识库问答系统”，要写“利用RAG技术+LangChain搭建行业知识库问答系统，解决业务咨询效率低的问题，将咨询响应时间缩短60%，减少人工回复工作量30%...