广州珠江新城一小厂面经

值得做的有很多，但我们要做的是融会贯通，根据我们的需求缝合一个合适的出来，照搬照抄肯定是不行的，推荐一个RAGFlow这个项目，之前也是我学习的一个项目，它把RAG和Agent能力打包好了，DeepDoc能自动解析PDF里的表格和图表，智能分块不用硬切，可视化界面还能看到引用来源，本地就能跑起来，上传文档就能搭知识库问答，学会了自己把各种技术缝合新项目更能了解这些技术

从我和身边朋友了解的情况来看，可以明确的是：纯背概念的“八股”时代已过去。​ 但“八股”以另一种形式存在，分为 “考古派”​ 和 “应用派”。“考古派”公司： 特征：传统金融、通信、硬件公司，及部分转型慢的互联网中厂。 问法：“TCP和UDP的区别是什么？”“说一下虚拟内存机制。” 基本是教科书原题。 底层逻辑：考察知识体系完整性和你的基础扎实程度，认为这是潜力的体现。对这些公司，快速过一遍经典“八股”仍必要。 “应用派”公司（主流）： 特征：一线互联网、AI原生公司、技术驱动的外企。 问法：“我们的产品在高并发下出现了XX问题，你觉得可能和TCP的哪些机制有关？”“为了优化我们KV存储的性能...

去年面某大厂，约的下午两点，我提前到了，结果在会议室干坐到三点半。来了个大哥，坐下第一句：“你Java几年？哦，那我们先写个跳表吧。”我愣了一下，说跳表不太熟，能不能换个。他直接笑了，说“这都不会面啥”，然后开始刷手机。后面二十分钟基本是我在问他业务，他在回消息。出来我就把HR微信删了，纯属浪费时间。

最近Agent岗位的面试风向变了。以前聊的是大模型能干什么，现在面试官更关心：当大模型“掉链子”的时候，你的架构怎么接住它？逃不开的架构选择：从“全能大脑”到“流水线”面试官最爱问的一类问题是：“你的Agent架构是如何权衡灵活性和确定性的？”很多人习惯设计一个全能型Agent，让它自己想、自己做。但在工业级场景下，这种“盲盒式”架构往往会被面试官质疑。现在的进阶聊法是谈“SOP（标准作业程序）的Agent化”。你是采用顺序流（Sequential）还是分叉流（Branching）？在架构中，你是否引入了“硬代码”逻辑来约束AI的胡思乱想？路由（Router）是如何设计的？是靠模型语义判断，还...