最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 8 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 蚂蚁｜暑期实习｜未知日期：2026-04-24关键词：Agent面经难度：4 星标签：技术面技术栈：Java、Spring Boot、AOP、JDK 8、G1、ZGC、MySQL、Redis面经总结本场面试以 Java 后端基础、数据库与网络场景题、AI Agent 项目深挖及 AI Coding 认知为核心。高频问题【并发与多线程】线程池的核心构造参数有哪些？【并发与多线程】一个有队列的线程池，请求不断进来，说说线程池内部的执行逻辑？【编程语言特性】平时用什么 JDK 版本？【操作系统】JDK 8 的垃圾...

双非学历之前校招的时候boss拉满了，都是招呼别人，也很少有人理我。现在有了个title投社招一堆人招呼我，体验到了92投boss的感觉，别人主动给你打招呼。上午大概发了十几个左右的招呼下午就约了两个面试。回头给牛友们发一下社招的面经。

各位请问我这个简历有什么大问题吗，交流了五百多个就投出去十一二个，两周才一个20人小厂面试

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...