阿里Agent爱问

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.  项目拷打2. 项目开发过程中有没有遇到印象比较深刻，或者稍微难一点的技术问题？3. （针对Agent自动调用工具）具体默认调用了什么工具，可以举个例子说明吗？4.  平时开发最常使用、最熟悉的编程语言是哪个？5. 在 Java 中，String 类是可变的吗，为什么这么设计（为什么是不可变的）？6. 了解 Java 的垃圾回收（GC）机制吗？7. Java 是自动回收还是需要手动回收？8. 了解回收器的原理吗？9.  了解 Java 的类加载过程吗？10. 了解 Java 类加载里的“双亲委派模型”吗？11. 了解 Spring 框架里面的“依赖注入”吗？12. 在使用 Spring 开发时，有没有遇到过“循环依赖”的问题？13. 项目里的 RAG和向量搜索具体是怎么做的（跑通流程）？14. 文档的 Embedding 具体是怎么做的？15. 是调用了什么模块把文档转化成向量的？16. 搜索的时候，搜索的语句是怎么转成向量做相似度的，也是调用知识库的模型进行转换吗？17. AI 模型的“流式响应”具体是怎么实现的？开发时有什么需要注意的地方？18. 流式响应走的是什么网络协议？

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...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目拷打2.JVM内存模型中的堆和栈有什么区别？3.消息队列如Kafka如何保证消息不丢失？4.设计模式中工厂模式和抽象工厂模式的区别？5.对比了Go和Java，问了多态的应用场景6.AI方向继续深入：Agent和RAG区别、如何借助AI实现需求

1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么，它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT，用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型，把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式，让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化，最经典的是 PPO，让当前策略在奖励更高的方向上更新，同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一，奖励模型可能学偏，模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二，强化学习阶段如果约束不够，模型容易出现 reward hacking，看起来分数高，但真...