26.4.15 阿里控股安全一面

一、基本情况 / 项目概述
1.你先做个自我介绍。
2.你最近的一份项目，能不能从整体框架、实现方式、你承担的角色这几个方面讲一下？
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二、字节实习：端上特征平台 / 数据处理链路
3.你们这个特征平台，本质上是在做哪些事情？
4.你们是只做数据处理和平台化支撑，真正的使用方是各个业务侧，对吗？
5.端上数据的产生流程是怎么设计的？
6.特征是怎么从原始事件中生成出来的？
7.不同特征之间是怎么区分的？
8.数据产生之后，准确性校验是怎么做的？
9.如果你们主要只是做订阅、采集、落库，那这个平台真正的复杂度和难点在哪里？
10.你刚才提到的平台能力里，除了基础入库，还有哪些额外的处理或运行能力？
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三、SQL 优化 / 性能问题
11.你做的 SQL 优化具体是怎么发现问题的？
12.这个问题最初是怎么产生的？
13.你的优化方案具体分成了哪几步？
14.为什么这些 SQL 可以做模板化和合并处理？
15.最终修复效果怎么样？优化指标大概是多少？
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四、自动化测试 / MCP / Agent 能力
16.你提到做了自动化测试相关的 Agent 和 MCP，这块整体设计思路是什么？
17.这个自动化测试能力具体包含哪些功能？
18.你是怎么把 MCP 接进自动化测试流程里的？
19.这个自动化测试后面是怎么和业务流程、版本流程结合起来的？
20.如果有新增接口或者代码变更，你们后续怎么补自动化测试用例？
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五、AI 投资分析系统 / Multi-Agent 设计
21.你做的 AI 投资项目，是一个 Multi-Agent 项目，对吗？
22.这个 Multi-Agent 架构整体是怎么设计的？
23.主控 Agent 和子 Agent 之间是怎么分工的？
24.不同 Agent 之间的数据是怎么流转的？
25.任务列表、完成标记、工具调用列表这套机制是怎么设计的？
26.你的系统提示词一般是怎么设计出来的？
27.你自己先写提示词，和让 AI 帮你结构化整理，这两部分分别怎么配合？
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六、Prompt / 幻觉控制
28.写提示词的时候，怎么尽量减少幻觉？
29.你觉得减少幻觉最关键的设计点是什么？
30.除了提示词约束和标注信息来源，你还有没有别的方法控制幻觉？
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七、字节中的 Agent 实践
31.在字节实习期间，除了测试那块，你还做过其他 Agent 相关开发吗？
32.你说的测试 Agent，本质上到底用了哪些 Agent 能力？
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八、通用 Agent 设计方法论
33.如果现在让你从一个业务场景出发设计一个 Agent，整个流程你会拆成哪些步骤？
34.在架构设计阶段，你会先判断哪些关键问题？
35.什么时候适合做简单的一问一答式 Agent，什么时候适合做 ReAct / Plan-and-Execute 这种复杂 Agent？
36.长短期记忆、工具设计、安全审查，这些部分在 Agent 设计里分别怎么考虑？
37.你觉得一个 Agent 的最小可行版本（MVP）应该包含哪些核心部分？
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九、Agent 评估 / 数据集 / 上线
38.一个 Agent 做出来之后，你怎么评估它的效果？
39.你刚才说需要准备测试数据集，那这个测试集应该怎么设计？
40.如果测试集不好准备，那上线前你怎么确认这个 Agent 足够可用？
41.除了离线测试，你会怎么做人工测试和灰度验证？
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十、Agent 安全 / Prompt Injection / 越权
42.Agent 测试时，除了正常测试，你有没有了解过异常测试场景？
43.你对越权调用、Prompt 投毒这类安全问题了解多少？
44.如果要做这类安全防御，你会怎么设计技术方案？
45.在输入侧做规则引擎和小模型审查，这两种思路你怎么理解？
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十一、C++ 并发 / 异步 / 落库
46.你提到过 concurrent hashmap，你能讲讲它的实现原理吗？
47.这个结构是怎么保证线程安全的？
48.你们当时这个并发 map 真的是无锁实现吗？
49.如果是锁 + 条件变量，它具体是怎么工作的？
50.你提到异步落库，这个异步队列是怎么设计的？
51.你们怎么处理消息延迟、消息丢失、消息堆积这些问题？
52.如果队列在内存里堆积，进程或者机器异常退出，消息怎么恢复？
53.你们当时对失败重试和上报之外，有没有更完整的恢复设计？
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十二、网络基础 / HTTP
54.你大致说一下 HTTP/1.1 和 HTTP/2 的区别。
55.在长连接场景下，比如 Agent、模型交互、AI Coding 这些场景里，HTTP/1.1 和 HTTP/2 一般分别适用于什么情况？
56.如果要选协议，你会怎么考虑它们各自的适用场景？