阿里淘天AI Agent二面面经分享

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.你在这个 RAG 系统优化里面，在多阶段 RAG 系统中采用了 BM25 和向量混合检索，然后这个是怎么去设计两者的结合逻辑的？然后混合策略的话具体是如何去提升检索效果的？3.RAG支持 PDF 扫描件和 OCR，然后还有表格结构化的提取，然后在这过程中有没有遇到什么技术难点？4.识别准确率怎么样？5.这个多智能体系统设计里面，然后它的这个 State 管理和Checkpoint分配机制的具体实现方式是什么？怎么去解决对话执行中的状态竞争问题呢？6.怎么样实现 State 全局管理？7.将Choice 接口封装为MCP工具的时候，怎么去设计一个标准化接口？然后遇到有没有遇到过一些兼容性的挑战？8.举了项目里的一个例子，问我出参入参是怎么去定义的？9.大模型在调用这个工具的时候，比如说有 MCP 之前，它的调用的处理流程是什么样子的？10.或者说 MCP 它有哪些缺点或者挑战呢？11.提供的这个 MCP 的结果它是流式的吗？12.这个多agent项目是主子agent的项目吗？13.其中一个功能，然后它的 token 就是一次会话 token 大概有多少？有没有超过上限？14.模型用的哪个？我答Qwen，问我Qwen具体哪个版本15.在子任务过程中啊，如果它的某个子任务失败，比如说数据获取为空，它的这个整个工作流是怎么去重试或者是降级处理的？16.在实现这个流式输出实现的时候，比如说后端用了 FastAPI 和 SSE 来实现中间结果的实时流式输出。然后在这个 Langchain 这种基于图的状态机框架中，是怎么捕获每个 node 的执行结果，然后推送到前端的？17.LangGraph 和Langchain 为什么选择了 LangGraph 没有选择简单的那个 Langchain 呢？18.Checkpoint 的持久化19.对话之后重新连接的话，是怎么能够恢复到之前的那个状态呢？20.对话持久化的话，是存储到哪里的？是存储到内存里面，还是存到硬盘上面去的？21.关于 RAG 的，向量数据库在选择建索引的时候是用了哪种向量数据库？为什么？22.这里面你提到了 RRF 重排序，然后有没有引入什么模型进行精排？

1. 自我介绍2. 多阶段 RAG 里同时使用 BM25 和向量召回，混合检索策略通常怎么设计混合检索的关键不是把两路结果简单拼起来，而是根据问题类型决定两路召回各自承担什么角色。BM25 对精确术语、错误码、接口名、字段名、版本号这类关键词命中很强，向量召回则更擅长语义改写、口语化表达和抽象问题。真正稳定的设计一般是先并行召回，再做去重、融合、重排，最后再进入上下文构建阶段。如果问题本身是“精确定位型”，比如某个报错码、类名、接口路径，BM25 权重通常更高；如果问题是“意图表达型”，比如用户用自然语言描述故障现象，向量召回的权重会更高。工程里比较常见的是先取两路 topk，再用 RRF 或...

30mins1.介绍一个你感觉收获比较大的项目2.Spring AI、Langchain、Langgraph的区别3.怎么测的RAG的效果4.Tramsformer的自注意力机制5.激活函数了解过吗，介绍一下6.Java工程和Agent工程的对比，你觉得有哪些区别，有哪些要注意的点7.最近在学什么新的技术8.阅读资料一般去什么网站

🕐面试时间：60min❓面试问题：自我介绍拷打agent项目，react是怎么设计的，多轮对话是怎么实现信息传递的，每个agent在每轮对话中的记忆是怎么样的长短期记忆的理解rag是怎么实现的，reader和spliter的策略是什么。召回效率不好怎么优化（切割方案，多路召回，query rewrite）mcp的stdio和sse有什么区别在你开发的实际感受下，传统的掉api和使用mcp有什么体感上的不同第二个项目实现怎么实现幂等的在事务过程中mysql蹦了怎么办，锁怎么释放（防不胜防，考虑设置断点+过期时间）如果我要改成一个用户能操作5次，怎么改（在最开始用分布式锁锁住，然后在里面进行业务...