小厂agent复盘

深入拷打项目，答出来8成左右。感觉面试官已经想放水了，奈何楼主太菜，代码题没完全撕出来，继续沉淀1. 为什么选择 Spring AI 框架？2. Spring AI 框架的主要优势是什么？3. 如何设计多模型支持架构？4. 多租户环境下模型切换是否支持热更新？切换是否相互独立？5. Agent 的记忆、工具调用、知识库检索等关键组件是如何实现的？6. 系统中的 Agent 包含哪些具体状态？7. 后端 Agent 是否支持多租户同时调用？8. Session 和 User ID 是如何绑定的？9. Agent 工具调用的完整业务流程是怎样的？10. 长期记忆和短期记忆在设计上有什么区别？本质上有什么区别？11. SSE 在前后端是如何交互的？12. 后端以什么数据格式推送流式信息？13. Agent 发生“工具调用”时，SSE 推送的事件结构中通常包含哪些字段？14. MCP的交互流程是怎样的？15. Agent 如何与 MCP Server 连接通信？16. RAG 的主要模式和主要工作流程是怎样的？17. Agent 一般在什么阶段去查询向量知识库？通过什么方式去查询？18. 查询知识库的工具函数，其标准输入和输出是什么？19. Go 语言的 GMP 调度模型是怎样的？20. GMP 模型中的 Machine (M) 代表什么？21. Processor (P) 上的本地队列长度通常是多少？22. 系统如何实现图像识别等多模态功能？23. 为什么不直接使用多模态大模型？24. 在没有前端界面的情况下，本地图片是如何传到后端并进行识别的？25. 对其他主流 AI 框架（如 LangChain）有了解吗？26. 你最熟悉的主力编程语言是什么？27. 手撕 ：两两交换链表中的节点

请详细拆解简历中“配表专项测试”的业务背景、技术实现及你的具体贡献？针对复杂的概率计算（如万分之一掉落率），你的校验脚本是如何设计的？以“游戏道具购买”接口为例，展示你的用例设计思维及边界覆盖情况。如何构造“低等级玩家购买高等级道具”的测试数据？其底层实现原理是什么？在过往项目中，UI自动化测试的建设情况如何？你做过哪些探索？为何不引入主流自动化框架（如Selenium/Appium）？如何利用大模型优化日志分析流程？具体实施细节是什么？日志分析中，具体的聚类逻辑和关注指标有哪些？假设测试自动驾驶车辆通过红绿灯路口，请设计测试用例。你的职业发展路径规划是怎样的？反问

🚫 大多数人只写了一句废话很多人用Vibe Coding做了项目，到了写简历的时候，憋出来一句：“我用AI做了一个小程序。”然后就没有了。这句话写上去，基本等于没写。面试官看完，对你的能力没有任何印象。问题出在哪？不是Vibe Coding不行，是你不会写。面试官想看的，不是你“用了AI”这个事实，而是：你解决了什么问题、怎么推进的、拿到了什么结果。这篇文章不讲虚的，直接教你怎么把Vibe Coding项目写出含金量。✅ 第一步：先写项目解决了什么问题不要一上来就写技术栈，先把“需求”讲明白。问自己三个问题：👉 这个项目是给谁用的？👉 解决了什么痛点？👉 为什么值得做？对比一下：❌ 错误写法：用Vibe Coding做了一个记账小程序✅ 正确写法：针对个人记账流程繁琐、分类不清晰的问题，设计并开发一款轻量化记账小程序，帮助用户快速记录日常收支看出区别了吗？第一种写法只是陈述了一个事实。第二种写法有用户、有问题、有解决方案，产品感立刻就出来了。⚙️ 第二步：再写你是怎么把它做出来的很多人在这里又会写错，写成：“AI帮我生成了代码。”这句话的问题在于：AI是主语，你不是。简历里，你必须是主角，AI只是你手里的工具。正确的写法是：写你的动作——你做了什么来推动这个项目。可以写的动作包括：🔹 需求拆解🔹 功能优先级梳理🔹 页面搭建🔹 接口联调🔹 测试与优化对比一下：❌ 错误写法：AI帮我生成了记账小程序的代码✅ 正确写法：负责项目需求拆解与功能优先级梳理，完成记账录入、分类统计、账单展示等核心页面的设计与功能实现，并持续优化交互流程第二种写法的重点不是工具，而是你在主导项目。📊 第三步：最后补上结果项目写进简历，一定要有结果。没有结果的经历，看起来像没做完。结果可以写：🔹 功能完成度（完成了从0到1的开发）🔹 开发效率（将开发周期缩短了XX%）🔹 上线情况（已上线，日均使用XX次）🔹 实际价值（解决了XX问题）对比一下：❌ 错误写法：项目已上线✅ 正确写法：项目已完成从0到1开发，覆盖快速记账、分类管理、数据统计等核心功能，将单次记账操作步骤缩短至3步内，显著提升记账效率如果有数据，效果会更好：“将XX时间从X小时压缩到X分钟”“覆盖X个核心场景”“被X人实际使用”。📝 完整案例：改前 vs 改后❌ 原始写法（千万别这样写）：用AI做了一个校园二手交易小程序。✅ 改写后：针对校园二手信息分散、交易效率低的问题，独立完成校园二手交易小程序的需求拆解与功能设计，负责发布商品、分类浏览、关键词搜索等核心模块的搭建与实现，完成项目从0到1开发，有效提升二手信息匹配效率。这条经历现在展示了：✨ 你发现了真实问题（校园二手信息分散）✨ 你主导了项目（需求拆解、功能设计、核心模块实现）✨ 你拿到了结果（从0到1、提升了效率）🎯 总结：Vibe Coding项目写进简历的三步公式解决了什么问题 + 你做了什么 + 拿到了什么结果🔹 第一步：不要只写功能，要写“给谁用、解决什么”🔹 第二步：不要写“AI帮我”，要写你的动作🔹 第三步：不要空着，哪怕写“从0到1”也比不写好💡 最后一句写完这个项目描述之后，问自己一个问题：如果删掉“AI”两个字，这条经历还成立吗？如果答案是“不成立了”——说明你写的是“AI做了什么”，而不是“你做了什么”。如果答案是“依然成立”——恭喜你，这条经历写对了。因为面试官想看到的，从来不是你会用AI，而是你会用任何工具把事情做成。

第 29 题：HuggingGPT / JARVIS 的架构设计思想 题目 解释 HuggingGPT/JARVIS 的架构设计思想。 一、核心思想（一句话） HuggingGPT（JARVIS） 用 LLM 作为“总控”：负责任务规划（把用户请求拆成子任务）、模型/工具选择（为每个子任务选合适的 Hugging Face 模型或工具）、调度与结果融合（按依赖执行、把子结果汇总成最终回复）。即“LLM 当大脑，外部模型与工具当手脚”，实现多模态、多模型协作的 Agent。 二、架构要点  任务规划：用户输入 → LLM 生成任务列表（如 1. 图像描述 2. 情感分析 3. 生成摘要），并标出...