安克创新golang后端开发实习一面

自我介绍 实习1. 去上一家公司实习的目的？2. 为什么离职？3. 上一家公司职场氛围和交流氛围如何？4. 上一家公司实习主要的工作背景和产出？5. 介绍一下上一家公司实习的背景和原理6-12. 实习拷打13. 上一家公司有没有 AI 提效工具？有没有 AI 培训？其他员工有没有相关的使用经验？14. 你为什么在实习开发中使用 AI 工具吗？15. 总结一下上一家公司实习你的收获是什么？16. 实习期间，你遇到最困难的一个点？你是如何解决的？项目1. Raft 项目的动机是什么？算法无闲聊1. 你转专业了吗？还是自学？2. Golang 和 C++ 哪个用得比较多？3. 面试官介绍 Golang 和 C++ 在后端和鸡架开发之间的差异...4. 能实习多久？专业其他同学的规划是读研还是就业？5. 你为什么想要就业？你不用上课吗？6. 有没有想过跨考？7. 反问总结第一次约面后，面试官临时有会，面试前 5 分钟取消会议。推迟了一天，然后又迟到 10 分钟。自我介绍完就感觉像是 KPI 面了，不过没关系，感觉还是很好为人师的面试官，反问环节直接让他帮我把从 C++ 到 Golang 学习路线规划了一下，也请教了一下应该阅读哪些书籍。

做 Agent 开发，其实可投的岗位比想象中更广，不只是单一的“AI岗位”。最直接对口的是 AI应用开发工程师、大模型应用工程师 或 智能体开发工程师，这类岗位主要负责基于大模型做工具调用、任务编排、多轮对话等。如果你更偏工程落地，也可以投 后端开发工程师 或 平台开发工程师，很多公司在做 Agent 平台，本质还是服务端架构问题。此外，一些公司会把相关岗位叫做 AI产品工程师 或 解决方案工程师，更偏向把 Agent 技术应用到具体业务场景中，比如客服、自动化办公、数据分析等。

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

Casdoor 是一个面向 AI 时代的开源身份与访问管理平台，集成认证授权与 MCP/Agent 网关能力。也是GitHub 13kstar的明星项目，与casbin项目高度集成绑定，这个项目也是我目前看到的针对企业级落地AI应用工程化治理的最佳实践。刚把 Casdoor 跑通，我最大的感受是：Agent 真正落地，拼的不是“会不会聊天”，而是“能不能安全调用工具”。很多团队做 Agent 都卡在这一步：工具接得越多，风险越大权限边界不清，出了问题很难定位认证系统和 Agent 系统分裂，运维越来越乱Casdoor 这点很实用：它把 Agent 应用（MCP/A2A）+ MCP 网关接入 + 工具级权限控制 + 统一认证（OAuth/MFA） 放在一个平台里。说人话就是：让 Agent 不只是“聪明”，而且“可控、可管、可上线”。如果你在做 AI 应用、企业智能助手、多 Agent 协作，真的建议看下这条路线。下一波 Agent 竞争，核心不是模型参数，而是工程化治理能力。项目地址放在这里了:https://github.com/casdoor/casdoor