26.4.1 阿里千问c++客户端一面

一、自我介绍 / 实习背景 / 项目定位
1.请先做一下自我介绍。
2.你可以讲一下你的这个 C++ SDK 实习吗？
3.你们团队做的这个端智能特征工程，主要是在做什么？
4.这里说的“特征”具体是什么特征？
5.这些特征是怎么被业务使用，并对业务产生影响的？
6.端上去做这个实时计算，算法是怎么部署和运行起来的？
7.你了解 Python 怎么在移动端上运行吗？比如依赖、包管理、运行环境这些是怎么处理的？
8.这些 Python 算法具体是什么类型的算法？是基于规则的，还是也可以基于模型的？
9.这些中间数据最后是怎么真正影响业务的？能在端上完成业务闭环吗？
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二、C++ / 内存管理 / 语言基础
10.你觉得 C++ 在内存安全这一块的设计怎么样？
11.其他语言一般用什么机制来做内存管理？
12.为什么你觉得垃圾回收和 C++ 的智能指针机制不一样？它们的区别和特点是什么？
13.C++ 智能指针大概是基于什么原理实现的？
14.垃圾回收一般又是基于什么原理或算法实现的？
15.堆和栈的区别是什么？
16.在 C++ 里，局部变量、数组、STL 容器这些一般分别分配在什么地方？
17.函数里的局部变量在栈上是怎么管理的？
18.从编译器 / 操作系统视角看，栈在执行时是怎么工作的？
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三、实习项目复盘 / 性能优化 / 缓存与 SQL
19.在这个端智能特征项目里，你觉得还有哪些地方可以做得更好？
20.你刚才说设备特征缓存还能优化，具体还能优化什么？
21.如果出现极端边界情况，比如设备特征数量暴涨，你的缓存管理器会有什么问题？
22.你说特征 SQL 查询也有缓存，这个缓存的 key 存的是什么？
23.你说这个 SQL 查询缓存是事件驱动加懒更新机制，它现在的问题是什么？
24.如果缓存一过期就把所有内容丢掉，这样的设计有什么缺点？
25.你觉得这个 SQL 查询缓存还能怎么优化？
26.为什么你觉得把更新条目直接加入缓存、再在应用层分发，会比落到数据库再查更好？
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四、AI 投资分析系统 / Agent 设计 / LangChain
27.你为什么想做这个 AI 投资分析系统？
28.这个项目你是基于什么 Agent 架构做的？
29.你这个 Agent 框架是自己写的，还是基于某个 SDK / 框架做的？
30.LangChain 是一个什么样的框架？
31.ReAct 是什么？它和 LangChain 是什么关系？
32.在这个 Agent 框架之上，你自己主要做了哪些工作？
33.你提到内容审查，这部分你具体做了什么？
34.你做的这些工作，在整个 Agent 系统里更偏哪一部分？比如 memory、状态管理、tool call 之类。
35.你新增的工具是怎么让 Agent 感知到并调用的？
36.工具注册和工具调用这部分，你具体是怎么设计的？
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五、AI Coding 现场题 / 架构设计 / Go 协程
题目：
命令行接口压测工具

### 背景描述

请设计并实现一个命令行高性能压力测试工具，用于对指定 HTTP 接口进行可控并发压测。工具需自主管理资源，确保在高负载下稳定运行并能优雅退出。

### 技术要求

1. **核心功能**：接收目标 URL 及并发参数，发起请求并输出统计报告。
2. **并发控制**：自行设计并发模型；需明确定义压测结束时的请求处理策略（等待/取消）。
3. **异常与边界**：必须妥善处理各类异常情况。需明确统计口径（如失败请求是否计入延迟）。
4. **技术选型**：语言自选，需说明选型理由及架构设计思路。

### 交付物要求

1. **可运行的代码**：提供源码及 README，包含清晰的参数说明与运行示例，确保可直接验证。
2. **测试用例**：至少包含 3 个自动化测试（利用本地 Mock 服务模拟正常、慢响应、断连等场景），覆盖基础功能与异常边界，并确保全部通过。

37.你先看一下这个 AI coding 题。
38.你为什么选择用 Go 和原生协程来做这个方案？
39.相比协程，如果换成线程或者进程，会怎么样？
40.这个方案里的并发控制是怎么做的？
41.这里为什么会设计 worker 池？
42.你觉得 AI 给出的这个整体设计方案合理吗？
43.你怎么去保证 AI 生成的方案在异常情况下也能正确工作？
44.你觉得这里需要重点考虑哪些异常情况？
45.如果 AI 给出的方案不完善，你一般会怎么补充和修正？

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