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1.工作流与agent的异同2.fuctioncalling 和 mcp3.上下文相关4.rag相关，切片，直接索引命中5.知识图谱相关6.用过什么AI ide7.知道Claude最新的模型吗8.什么情况你选什么模型，为什么9.提示词工程10.你对投简历agent的思考11.你对AI ide的思考

TCP的三次握手与四次挥手？HTTP与HTTPS的区别？HTTP状态码？介绍一下Transformer架构的基本原理？Tranformer的Decoder与Encoder的区别？为什么现在大模型的发展更注重于Decoder？注意力机制的几个参数Q，K，V的含义以及公式？什么是检索增强生成技术（RAG）？开发Agent时工具流是怎么构建的？Java的集合介绍一下？ArrayList和LinkedList的区别？算法题：如何判断单向链表有环？

1、论文整体架构和目标。为什么要做这个工作(动机)，这个工作解决了什么问题?架构为什么这么设计?现在回过头看，有没有其他更好的方案?2 、数据质量保障。如何判断收集到的数据数据是否可用?质量如何保证。异常数据如何处理?3、 数据筛选策略。是否是自动化的流程，是否有人工审核，比例占多少，如何平衡数据多样性和质量反问环节1、工作时间(9点30到6点，偶尔加班到7，8点)2 、团队业务主要做Al Agent能力评估，模拟真实用户的GUI操作行为来评测AI能力

1. 介绍某实习公司中负责的关键词命中系统、文档提取系统具备的有特点的功能2. 基于AC自动机构建违禁词匹配的查询结构，在实际应用中是如何实现的3. 某实习公司技术栈中是否考虑过Hive、Spark这类大数据链路的应用4. 关键词命中系统优化的核心目的是否为提升查询性能，具体优化思路是什么5. Redis在关键词命中系统增量更新环节的使用方式，是否存在大key、大value问题6. 说明Redis出现大key、大value（如一个key对应几MB的value）时会引发的问题7. 关键词命中系统中Redis采用订阅发布方式监听时，多key场景下的轮询、监听该如何处理8. 关键词命中系统中处理emoji表情包存储时，涉及的Mysql存储引擎相关知识9. 关键词命中系统中emoji表情包的匹配为何需要用到AC自动机，大批量数据场景下AC自动机的应用逻辑10. 某实习公司中做Mysql治理的具体收获，展开说明相关优化手段11. 介绍某项目中AI相关的实践内容，以及对React agent、Multi agent技术栈的理解和应用12. 某笔记管理网站前后端技术栈的选型思路13. 腾讯云MCP的具体功能，以及其内部提供的工具能力有哪些14. 说明MCP、skill、function call三个概念的区别和相关性15. function call在RAG知识库中的业务逻辑实现细节16. skill在被agent使用后是否会占用上下文，其设计的核心优势是什么17. 开发agent时使用的框架和开发语言分别是什么18. 若要让大模型实现类似cloud code、cursor的编程工具功能，具体该如何实现19. Multi agent中plan的设计思路，以及在实际场景中的应用方式20. agent在长任务执行后上下文接近阈值时，采用何种机制做上下文的压缩21. 开发agent过程中，上下文管理有哪些具体的方式，该如何匹配对应的agent使用场景