来阿里实习半个月了

面经攒人品 1. 做工程的过程中有用到什么中间件吗？比如Redis、消息队列这些有用吗？2. 后端的边界你认为是什么样子的3. LangGraph和LangChain的区别4. workflow跟纯agent的区别5. 你让大模型判断需要调动哪几个Agent，以及意图识别、从用户问题里抽取槽位（抽取订单号，在哪一层进行抽取的？比如用户说昨天的这个订单，模糊槽位如何处理，以及多轮澄清在哪一层做），这是怎么实现的？6. 如果订单有几百笔几万笔如何做？7. transformer的复杂度？8. 输入给大模型的上下文为什么要分层，输入给大模型的上下文，为什么要进行分层，system message、user message、tool message分类的效果是什么？？9. kvcache概念10. 大模型上下文怎么压缩？11. 你怎么知道你的项目需要多少agent？12. lora原理，除了这个还有其他的吗13. OpenClaw的记忆管理机制，自进化机制，定时任务的实现14. 记忆搜索除了向量搜以外，还有哪些方式?为什么要用md文档存储

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 你这个状态机整体流转是怎样的？关键节点分别是什么？2. Human-in-the-loop 放在哪一段，为什么放这里？3. HIL 后面的节点是什么，分别负责什么？4. 为什么这里一定要做幂等？不做会出什么问题？5. 同一份配置算出来的哈希是不是固定的？什么情况下会用同一个哈希再次触发 Jenkins？6. 这个哈希在你系统里表示的是同一个任务，还是同一类任务？7. 你们拿哈希去查任务时，结果是唯一定位，还是可能存在歧义？8. 如果网络抖动、服务挂了，哈希和任务状态怎么处理？9. 如果任务执行中会话断了，怎么恢复？如果 Jenkins 还在跑，怎么重新接回来？10. 如果会话断了、服务也挂了，这个任务还能不能恢复，靠什么恢复？11. 如果配置没变、哈希没变，但我想重新触发，幂等机制会不会把它拦住？你怎么设计“重试”和“重新发起”？12. 自动重启能不能做？如果做，重试逻辑、超时逻辑、人工介入边界怎么划分？13. 任务状态有没有必要持久化？应该放 memory，还是独立状态存储？14. 你的记忆是怎么分层的？哪些信息进短期上下文，哪些信息进长期记忆，哪些信息只进任务状态？15. 你们现在上下文大概能承接多长？30 轮裁剪是怎么裁的？16. 如果复杂任务 30 轮结束不了，长链路上下文怎么压缩、提炼、续接？17. 你怎么保证压缩之后不丢关键任务信息？18. 你对 Agent 范式怎么理解？ReAct 和 Reflection 分别是什么？19. ReAct 里人能不能介入？一般介入哪些节点？20. Reflection 比 ReAct 多出来的核心价值是什么？它能不能真正解决死循环？21. 如果系统进入死循环，除了人工介入，你还会加哪些机制让它停下来？两道AI Coding，一道在平台写，一道用自己的ide

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.你现在往AI产品方向发展，你自己比较倾向的方向具体是哪些细分领域?3.之前项目这段时间是做模型相关的工作吗?4.你自己对于自己现在在AI产品经理这个方向上面，你认为你比较核心擅长的方向和你觉得还比较欠缺的方向分别是什么呀?5.你能帮我尝试着讲一讲b端项目和g端(政府)项目的差异是什么?然后你所理解的b端的产品经理应该是一个什么样的形态?6.你在之前有了解过1688是做什么业务吗?7.结合你现在对AI技术的了解，不管是什么形态，我们的目标是为1688商家解决选品问题，帮他更好地做选品决策，选出来适合他的品，让他能卖更多商品得到更多订单。基于这样的目标，你会去规划一个什么样的产品给我们的商家?8.基于你刚刚说到的收集用户反馈指导经营策略这个场景，我们再具体一点:你会涉及什么样的产品?怎么样收集反馈?收集过来反馈怎么处理?怎么样去指导他下一步的决策?具体是什么决策?请更细致、更具体地描述你的产品形态和技术方案。9.基于你刚聊的这些能力，你简单拆解一下，这里面涉及到哪些技术?涉及到的技术点，你觉得会有哪些难点?你可能的解决方案是什么?10.这个agent它的具体架构是什么样的?包含哪些子模块?它的工作流是怎么样的?你能具体描述出来吗?

一、基本情况 / 实习经历1.你简单介绍一下你的情况。2.你这些项目经历是你自己做的吗？3.字节这段实习是怎么拿到的？是投递实习岗进去的吗？4.你在字节端智能团队里，平时主要是做 C++ 开发吗？5.你之前自己做 demo 的时候，主要也是用 Python 吗？6.你这期间没有系统用过 Java？7.你们软件工程专业的数据结构、Java 这些基础课程都会上吧？8.你们课程里的毕业设计 / 大作业，一般是什么形式？二、字节实习 / AI 使用方式9.你在字节实习实际工作里有涉及到 AI 吗？10.你能举几个例子吗？在字节实习期间，哪些环节会用到 AI？11.字节内部当时提供了哪些 AI 基础设施或工具？12.你在项目开发里，具体是怎么用 AI 来辅助方案设计、代码编写、测试用例生成和文档处理的？三、AI 投资分析系统 / Agent 项目13.你现在这个 Agent 项目是一个 demo，对吧？14.你这个项目现在大概做到什么程度了？是一个什么形态的产品？15.你的 Agent 是用 LangChain 开发的吗？16.你这里说的 Agent，每一个都是一个 workflow 吗？还是说有 ReAct Agent？17.你的 news agent 是怎么做联网检索的？18.拆分搜索关键词这一步，是调大模型拆分的，还是你自己用程序做分词？19.联网搜索这个工具是怎么接进系统里的？是程序去调搜索接口吗？20.你的 news agent 是一个 ReAct agent 吗？21.这个工具调用是在调大模型之前发生，还是在调大模型之后发生？22.前面的分词和工具调用，是主控 Agent 做的吗？23.查回来的联网结果，是再交给子 Agent 去分析吗？24.所以你的子 Agent，本质上更像是一段提示词驱动的分析模块，是吗？25.你的这个新闻子 Agent，它的提示词大概有多长？26.你试过哪些模型？不同模型的效果差异大吗？四、实习收获 / AI 方向学习27.在字节这三四个月里，你觉得自己最大的收获主要是什么？28.最近 AI 变化很快，你最近主要在研究哪些东西？29.最近在工具、框架、理念或者前沿动态上，有什么新的收获或见解吗？30.你提到看 Claude Code 相关内容，那你是怎么理解它的整体框架设计的？31.你看这种大代码仓的时候，TypeScript 代码你能读得懂吗？32.面对这么大的代码量，你怎么借助工具把整个代码结构理顺？33.你具体是怎么按目录 / 模块去拆解和理解一个大型代码库的？五、云端 Agent Platform 设计34.你 GitHub 上那个 go agent platform，是你自己开发的吗？35.你想做的这个云端 Agent 平台，整体思路是什么？36.云端 skill 可以运行 Python 脚本吗？37.这个云端 Agent 平台里，每个用户会有独立运行环境吗？38.skill 是怎么访问云端运行环境的？39.如果资源有限，只做 MVP，你会怎么设计运行环境和扩展方式？六、求职方向 / 职业选择40.字节实习结束之后，你接下来找工作还会考虑原团队吗？41.你不继续考虑字节原团队，主要原因是什么？42.你更希望去什么样的团队或方向？七、设备特征缓存优化 / 技术深挖43.你简历里提到了解决设备特征采集耗时和功耗的问题，设计了缓存架构，能具体讲一下吗？44.这块缓存优化，是你自己主导开发的，还是主要靠 AI 辅助生成的？45.你们为什么会想到通过牺牲一部分时效性来换性能？46.这个方案里，你和 mentor / 同事 / AI 各自发挥了什么作用？47.你们是怎么做灰度测试和方案验证的？八、Python / AI Coding / 代码质量判断48.你大概是从什么时候开始大规模使用 Python 的？49.当 AI 帮你写了大量代码之后，你怎么判断这些代码写得对不对、好不好？50.你一般会从哪些角度去判断 AI 生成代码的质量？51.你在这些项目里，自己手工写的代码大概占多少？52.你在字节这段实习里，真正写得最多的语言是哪一种？九、继续深造 / 就业选择53.你后面打算读研吗？