小厂 Agent算法面经

请问一下各位大佬，原本学Java的，现在转去面agent应用开发岗。在简历中技术栈，既写了Java，又写了大模型agent技术，岗位JD没写Java spring等技术，那面试官还会问Java八股文问题吗？Java八股文都忘得差不多了，有点慌。

bg:京2本信息安全 川9硕软件工程 一段本科小厂三个月引擎岗实习timeline：2月过年前不知道多少号投递的游戏客户端提前批3.13 集体笔试真的以为简历挂了，实则L1开始的比较晚一共12道题时长一小时，一道算法，剩余全是读程序改错，添加功能的题-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------3.24 第一次一面时长半小时 面完一小时平级释放给同部门其他组（当时还以为是过了）纯八股无手撕无项目无实习内容，跟这个链接里面的题目85%相似https://www.nowcoder.com/share/jump/1775621209350这次是我第一次处女面，面的很烂很紧张，很多会的都没答上-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------3.26 第二次一面时长一小时，面完5分钟秒过约下一面无手撕1、自我介绍2、为什么想做游戏，心路历程C++八股3、多态的种类4、多态的底层实现机制5、map和unordered_map底层实现6、哈希表底层实现7、哈希冲突解决方法8、在一个程序运行中发现，哈希表冲突严重，在不修改哈希函数的情况下如何缓解冲突9、map为什么用红黑树而不是AVL10、SIMD10、为什么要内存对齐11、内存对齐规则12、当场给了一个strcut问在内存里大小13、如何快速判断OS是32还是64位14、如何设计智能指针（shared_ptr）15、为什么要有强弱引用计数16、weak_ptr如何打破循环依赖17、cpp编译过程18、编译阶段发生了什么图形学17、渲染管线18、shadowmap pcf pcss19、AABB 八叉树20、实习相关图形学aicoding21、你的实验室项目如何用ai帮助你完成项目22、少量个人项目反问这次面试明显感觉好了很多也不紧张了，除了simd基本都答上了，五分钟秒过-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------3.27 二面时长一小时，无手撕1、自我介绍2、学校实验室研究方向c++八股1、不用sizeof的情况下如何快速判断cpp程序是32bit还是64bit的OS2、空类大小是多少3、为什么空类大小是14、有个派生类继承了空类，派生大小是多大5、什么是虚继承6、虚继承解决什么问题7、栈和堆的区别，回答了之后追问本质区别，没答上实习经历8、问了15分钟实习工作内容个人项目和AIcoding超级拷打9、问了半小时个人项目实现细节，细到不能再细，真的人麻了个人生涯规划做游戏的初衷AICcoding看法能实习时长关注哪些游戏行业的动态反问-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.8 催面秒挂等太久了没消息发邮件询问进度，太经典了，催就秒挂，好无力。其实我觉得二面面的还将就吧，个人项目底层确实有些答不上来，天美L1真的地狱难度

1. 介绍一下项目一，oauth2.1为什么要接入进mcp中2. 项目一中遇到最困难的点是什么3. 做重构的时候是如何使用ai的4. RAG项目二中MySQL和ES数据一致性是怎么做的5. embedding模型是如何选型的6. 手动干预切片是怎么实现的7. 讲解召回重排的策略8. 如何实现多租户隔离9. sse流式输出在用户关闭浏览器的时候就断开了，如何保证中断后还能保持之前输出10. 是否了解k8s11. 对agent的看法12. 讲一下agent中有哪些模式

攒人品中～ 1. 什么是 AI Agent？它包含哪些核心组件？2. 详细讲解一下 ReAct 框架的原理3. LLM 是如何实现工具调用的？详细讲讲 Function Calling 的底层机制与执行流程4. 如何解决 Agent 工具调用时的“幻觉”（如编造 API、传错参数）？5. 为什么 Agent 经常会陷入“死循环”（Loop）？工程中如何兜底？6.  Agent 中如何实现长文本和长期记忆的管理与检索？7. Agent 的耗时过长，有哪些工程侧和基座侧的优化手段？8. RAG 系统和 Agent 结合的形态（Agentic RAG）与传统 RAG 有何核心区别？9. 当 Agent 需要调用多个工具，或者工具之间存在依赖关系时，调度引擎该如何设计？10. 如果 Agent 对话上下文窗口溢出或出现“记忆遗忘”（Lost in the Middle），该如何处理？11. Agent 在实际生产落地（例如自动化运维 AIOps、智能客服）中遇到的最大痛点是什么？如何解决？12. 什么是 Multi-Agent 系统？13. Agent 复杂任务分解的常用策略是什么？14. 什么是 Self-Reflection机制？在代码生成或故障排查 Agent 中如何应用？15. 如何设计 Agent 的流式输出以提升用户体验，特别是包含工具调用和多次大模型交互时？16. 开源模型的 Function Calling 能力较弱，如何通过微调或 Prompt 提升？18. Agent 的Planning模块有哪些主流的实现方式？（如 Step-by-step 与 Plan-and-execute 的对比）20. Agent 的推理（Reasoning）范式有哪些？（CoT / ToT / GoT 等）21. Agent 的记忆机制有哪些分类？（Short-term / Long-term / Working Memory）23. 在多智能体协同中，如何解决 Agent 之间的冲突或无限争议问题？24. Agent 开发中的系统安全风险有哪些？（如 Prompt Injection、沙箱逃逸、越权执行）如何防范？25. 做 Agent 开发，对底层 LLM 的能力（如指令遵循、长文本解析、结构化输出）有哪些具体要求27. DSPy 是什么？它在 Agent 提示词优化和流程构建上有什么优势？28. 基于强化学习的 Agent与传统基于 Prompt 的 Agent 有何区别？29. 如何让 Agent 具备自我学习或经验沉淀的能力？