AI Coding是在考察什么

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.拷打实习3.拷打第一个项目：MinerU解析过程中如果遇到跨页表格，如何保证表格语义的完整性？讲一下Ragas评测？如果Answer Relevance得分低，如何判断是检索质量问题还是模型能力问题？4.拷打第二个项目：LangGraph中的State是如何定义和流转的？如果任务节点非常多，如何防止状态对象过大导致内存溢出？你的长期记忆库如何将多轮对话中的信息提炼成结构化的用户画像存到向量库？5.文档切片时，overlap的作用是什么？如何平衡分片大小与上下文完整性？6.了解GraphRAG吗？介绍一下7.当GraphRAG召回大量关联信息后，如何用自反思或CoT在生成阶段过滤掉检索噪声？8.讲一下ReAct的原理，为什么能提升模型对复杂任务的理解能力？9.如果模型在调用工具时产生了参数幻觉或语法错误，通常采取哪些自动修正手段？10.什么是Multi-Agent系统中的中心化编排模式？相比于点对点有什么优势？11.讲一下Agent的Self-Reflection，它是如何识别输出中的逻辑错误的？12.如何设计Agent的长期记忆？13.在执行涉及支付等高敏感操作时，如何实现Human-in-the-loop的干预流程？14.如何设计一个Skill？大概讲一下15.对比一下Skill和MCP的区别16.OpenClaw如何增强Agent对本地文件系统和代码执行环境的感知与操作权限？17.你如何理解Vibe Coding？有什么经验吗？18.如何确保自然语言描述的任务逻辑能够转化为可靠的执行路径？19.什么是上下文缓存？它在处理Agent频繁读取的冗余系统指令时有哪些优势？

最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 8 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 蚂蚁｜暑期实习｜未知日期：2026-04-24关键词：Agent面经难度：4 星标签：技术面技术栈：Java、Spring Boot、AOP、JDK 8、G1、ZGC、MySQL、Redis面经总结本场面试以 Java 后端基础、数据库与网络场景题、AI Agent 项目深挖及 AI Coding 认知为核心。高频问题【并发与多线程】线程池的核心构造参数有哪些？【并发与多线程】一个有队列的线程池，请求不断进来，说说线程池内部的执行逻辑？【编程语言特性】平时用什么 JDK 版本？【操作系统】JDK 8 的垃圾...

请问美团不是有两次笔试机会吗，为什么我做完第一次笔试没看见第二次的申请入口。请教各位uu

面试官很和善，引导的很好，技术理解的题答不出来会讲解然后跳过，感谢1.主要拷打项目和实习工作时的主观能动性，比如为了解决什么样的问题或者需求做的，工作时对项目的整体架构探索和需求背景的了解；2.提问hook和工具函数的区别，只从复用角度为什么还要用的自定义hook而不是封装成工具函数；3.前端框架的意义；4.diff和如何降低多叉树复杂度；5.找出无序数组的连续区间（思路有但没写出来，刷题刷傻了，想复杂了）；6.如何使用ai工具，使用哪些编译器，项目编译前后分别是什么；7.vite，webpack如何配置；总之考察思维和开放题为主。收获：提升了自信，以及还是要提升解决问题的能力，不能一味刷八股...