一些春招可复活的公司（二）

* 为什么在 RAG 流程中引入父子索引（Parent-Document Retrieval）？* 为什么引入 BM25？向量检索和 BM25 的融合比例是怎样的？* 检索融合的具体流程是什么？召回后有没有做 Rerank？* Rerank 后返回几个块（Chunk）？有没有针对这个返回数量做过验证？* Rerank 后的 TopK 截断是怎么做的？为什么是这个值？有没有其他截断方案？* 讲一下上下文工程（Context Engineering），Agent 的记忆（Memory）是怎么做的？* 请详细讲解分布式令牌桶限流的实现。* 漏桶算法（Leaky Bucket）的原理讲一下。* 滑动窗口算法限流讲一下。如果用代码实现，滑动窗口的结构体会包含哪些字段？* 滑动窗口和令牌桶相比有什么缺点？* 在 Redis 中，你会用什么数据结构来实现滑动窗口限流？* LRU 缓存的实现原理讲一下。* 布隆过滤器（Bloom Filter）的底层原理和适用场景讲一下。* MySQL 索引会在哪些情况下失效？* 在使用 LIKE 进行模糊查询时，索引什么情况下会失效？* MySQL 的事务隔离级别有哪些？如何保证一致性？* 详细说说 MVCC 的实现，ReadView 的生成时机是怎样的？* 在不同的隔离级别下，一个事务分别会创造几个 ReadView？* MySQL 都有哪些锁？它们的作用分别是什么？* 为什么选择 Python 和 Go 作为技术栈？在处理并发时有什么区别？* 手撕代码：实现反转链表。问的好杂，后面有的答不上来了是正常的吗

timeline:3.12 投递3.31 一面4.3   二面4.9   HR面4.17 oc面试体验很好，问题不刁钻，三场面试包括HR面都很注重AI coding

无八股，面试官很注重ai的使用1.项目中遇到的难点2.项目的代码有多少是ai写的3.遇没遇到过ai写代码出bug的情况4.秒杀为什么用lua脚本，有没有别的方案5.场景题：秒查场景如果只用mysql怎么做（不会）6.了不了解大模型的工作原理7.怎么把ai用于工作中8.如何了解ai最新发展动向反问：您觉得我应该在哪里去提升一下回答：对ai底层原理了解的不够感觉每次面试问题都出在不同的地方继续加油吧，下周面腾讯、字节、中兴、还有东子的复活赛

我最近把AI Agent面经从0到1全部梳了一遍（含字节、阿里、腾讯真实面试），发现面试官真正想听的根本不是定义。很多人（包括苯人一开始）以为Agent面试就是背ReAct、背Tool Calling、背LangChain，结果一开口就被面试官打断：“这些我都知道，你说说你的设计思路。”我问懵过两次后才醒悟，Agent面试不是八股，是体系考察。下面这3个问题，几乎是每场面经中必问，🐮友们看看自己会不会踩坑。1.如果你做一个Agent，遇到工具调用失败或者LLM幻觉怎么办？我当时直接答“加retry”或“加human in the loop”，秒挂后面问claude，面试官想听的是完整容错体系：- 怎么判断是工具错还是LLM幻觉？- 用另一个LLM做fact-check / self-consistency- 降级到弱Agent / 规则引擎 / 人工兜底- 失败后状态怎么回滚？- 生产环境怎么监控Agent健康度2. Agent的Memory你怎么设计？大多数人（和我一样会说短期用ConversationBuffer，长期用向量数据库，直接寄。面试官想听的是分层记忆体系 + 读写策略：- Working Memory（当前任务上下文）- Episodic Memory（历史任务轨迹）- Semantic Memory（领域知识）- 什么时候用向量检索？什么时候用Graph？- 遗忘机制怎么做？（重要性评分 + 定期压缩）- 多Agent共享Memory时的读写锁和一致性问题3.单Agent和Multi-Agent你什么时候选哪个？怎么协作？”如果直接说任务复杂就用Multi基本凉。真正要讲的是决策框架：- 任务可分解性、通信成本、调试难度、单点故障风险- 协作模式（Hierarchical / Decentralized / Mixture-of-Agents）- 协调机制（Shared State / Message Queue / Supervisor）- 实际项目里Multi-Agent带来的收益和踩过的坑