10.21 网易二面

(网易数智)
1. 自我介绍
2. 实习
   1. 具体做了哪些优化
   2. 知识库设计在构建的时候有什么考虑
   3. RAG的结果是怎么取出来的,关键词匹配、向量匹配结果是怎么综合给出最终结果的
3. RPC项目
   1. 介绍它的功能特性、性能指标、碰到的功能/性能的问题如何解决的
   2. 如何做到平滑无感的服务上下线
   3. zookeeper故障的话,对框架的影响是什么
      1. 即使集群也可能出现故障,如果集群也有故障如何处理
   4. 有调研、对比一些其它的成熟框架吗
   5. netty的序列化、连接的保持等是如何做的
   6. http协议的格式是什么样的(根据前面回答序列化追问的)
      1. content-length是表示什么的
   7. neety连接是怎么管理的?什么时候创建、怎么管理、什么时候销毁
   8. 负载均衡怎么实现的
4. 反问(7分钟):业务、agent相关开发、面试反馈(5~7工作日)
5. 追问:为什么问agent,是有什么想法吗

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全部评论
有手撕吗
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发布于 2025-11-05 09:47 江苏
佬有消息了吗
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发布于 2025-11-03 21:17 黑龙江
佬有约三面吗
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发布于 2025-10-29 18:25 四川

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AI Agent技能Skills设计(前端视角·牛客精简版)一、核心概念:Agent & Skill•Agent:带大脑(LLM)、能调工具、可做决策的程序,类比前端应用层Controller•Skill:Agent可调用的结构化能力单元,类比前端函数/API/组件/Hook的结合体,是AI原生的能力载体二、Skill核心结构(4要素)要素含义前端类比name技能唯一标识函数名description能力+使用场景描述JSDoc注释inputSchema输入参数定义TypeScript类型handler实际执行逻辑函数体/API请求逻辑三、Skill核心调用机制(AI自主决策)用户输入→Agent交给LLM→LLM判断是否需要Skill→选择并构造参数→调用Skill→返回结果→LLM整理输出✅ 核心区别:前端是人工写判断调用,AI是LLM自动决策调用从前端视角来看,Skill是Agent可调用的结构化能力单元,类比前端的函数、API与Hook结合体,核心包含名称、描述、输入定义和执行逻辑四大要素,其关键是由LLM自主决策调用,而非人工手动触发,设计上要遵循描述优先、输入清晰、单一职责和可组合性原则,还需按定义能力边界、撰写AI可理解描述、设计输入Schema、实现执行逻辑的步骤工程化落地,同时能清晰区分Skill与MCP的核心差异——Skill是应用层的能力定义,MCP是基础设施层的能力传输协议,二者协作可为Agent提供可执行的能力,而前端开发者可基于Skill打造AI Copilot、智能业务工具,或是构建AI应用的后端能力层,实现从手动调用API到AI自主决策调用的开发模式升级,也能借助Skill更好地衔接前端UI交互与AI的自动化执行能力。
面试官最爱问的 AI 问...
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03-03 10:22
已编辑
武汉大学 Java
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