阿里国际 AI应用研发 实习一面 攒人品

1. Agent 的架构设计？一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口：负责接收用户问题和上下文；中间是决策层：负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层：真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层：维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是 “能不能想”，而是 “想完能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现？RA...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.Java中HashMap底层的数据结构是什么以及在Jdk8里做了哪些优化？3.JVM内存模型有哪些区域以及作用？4.你的项目是你手搓的还是借助ai coding？5.你平时用什么ai coding工具？6.你项目中有用到RabbitMQ，能简单介绍一下你项目的整个消费流程吗？以及如何保证消息的可靠性消息不丢？7.Redis在你的项目中用在哪些方面以及如何使用的？8.Zset底层数据结构是什么？9.RAG的整体流程是什么样？10.在你的系统中RAG检索出来质量很低你觉得有哪些原因？以及该怎么解决呢？11.给你一个场景，你的系统突然收到大量的请求要同时处理，你觉得会遇到哪些瓶颈和采取哪些措施？12.如果让你重新来做这个系统你觉得还有哪些可以优化的点？13.手撕：合并重叠区间

🕐面试时间：26.4.2-一个小时💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：1、自我介绍2、问项目之后落地后，继续调用大模型API，考虑过如何数据隐私保护吗？3、介绍下用户提问到大模型生成回答的大致流程。4、面试官介绍了下广州base，然后问老家那的5、抽象类和接口的区别？6、Hashmap的底层原理？7、Java的类加载过程？8、介绍下双亲委派机制？9、HTTP和HTTPS有什么差异？10、什么是非对称加密？对称加密和非对称加密的区别？11、场景题：一个4GB的大文件，里面存的就是乱序ID，内存有限，该如何把文件中的ID进行排序？面试官提醒可以用数据结构来操作(当时说用链表，忘记了使用堆来进行...

一.实习 拷打28min二.项目12.1 现在有了Claude Code，为什么还要去重复的做一个类似的项目呢？2.2 这个项目和Claude Code相比，核心差异是什么？有什么比他做的好，什么不如他？2.3 分层上下文管理，每一层管的是什么？2.4 摘要生成器使用什么模型做的？这个摘要质量要如何保证？2.5 有没有尝试一下关于subagent的探索？启动多个agent的作用是什么？2.6 主agent和子agent的通信是怎么实现的？2.7 有没有遇到过agent陷入死循环的情况？有什么解决方案？三.项目23.1 GRPO和PPO的区别？3.2 KL散度，具体是怎么加入的？这个值太大或者太小有什么问题？3.3 Qlora的rank怎么设置的？3.4 训练参数是怎么选的？有没有调参测试？3.5 lora和qlora的区别是什么？3.6 量化之后对训练的效果影响是怎么样的？3.7 梯度检查点的原理。它对训练速度大概减缓多少?四.随机提问4.1 平时用过哪些Ai agent的工具?4.2 你觉得Ai工具，最大的帮助场景是什么?4.3 有没有遇到过Ai应用或者工具无法解决的场景?4.4 平时写的代码或者实习写的代码有多少是Ai生成的?4.5 openclaw有没有实际使用过？有没有做相关的了解？比如它的架构设计上的优势是什么?4.6 你觉得类似于openclaw或者Claude code，它现在还有哪些地方是可以改进的?4.7 Claude code源码泄露，有没有去了解它，有什么比较创新的东西？4.8 从开发者的角度，做agent最难的部分是什么？4.9 自己做agent的时候，踩过最大的坑是什么？4.10 一个好的prompt和一个差的prompt的区别?4.11 除了Qwen3VL，还有没有使用过其他的多模态大模型?4.12 有没有了解一些端侧部署的模型?五.python八股5.1 python中的深拷贝和浅拷贝的区别?5.2 python中的修饰器知道吗?5.3 python中的字典的底层原理?5.4 死锁的条件是什么?5.5 哈希表的原理?六.Code无code