【凉经】智元机器人端侧软工二面

一、面试现场最常让手写的代码（高频必背）1. 路径/轨迹规划基础- A* 或 JPS 伪代码（C++/Python）- RRT / RRT* 极简实现（必考）- 栅格地图路径搜索、碰撞检测逻辑2. 机器人运动学（必问）- 多自由度机械臂正运动学（DH + 齐次变换）- 数值逆运动学（阻尼最小二乘 DLS）- 雅可比矩阵计算、奇异值判断- 自碰撞检测逻辑（面向人形/双足/多关节）3. 最优化基础（岗位核心：姿态最优）- 简单二次规划 QP 伪代码- 梯度下降 / 牛顿法求解姿态最优目标函数- 带约束优化（关节限位、避障、姿态平滑）4. 基础避障算法- 人工势场法（APF）- 动态窗口法 DWA 思路 + 伪代码- 基于距离场的碰撞规避逻辑5. 轨迹平滑- 五次多项式轨迹插值- B 样条 / 贝塞尔曲线- 最小 jerk / 最小加速度轨迹优化二、岗位核心专项：全身规划 & 通过性（重点准备）1. 全身运动规划（Whole-Body Planning）- 基于 QP 的全身控制伪代码- 浮动基机器人动力学简化（能讲+能写公式代码）- 重心优化、零力矩点 ZMP 简化计算2. 通过性（Passability / Navigability）- 地形评估、可达区域判断- 姿态自适应调整代码逻辑（爬坡、越障、台阶）- 多约束下姿态最优求解流程3. 姿态最优求解- 目标函数：能耗最小、姿态平滑、重心最低- 约束：关节限、碰撞限、视野/任务约束- 调用 OSQP / NLOPT / IPOPT 等求解器的代码模板三、Learning-Based 规划（加分但必准备）面试官不问代码也会问思路，最好能写极简示例- 简单强化学习：DQN/PPO 极简网络结构- 模仿学习：行为克隆（BC）极简训练+推理代码- 学习预测：简单 LSTM/Transformer 状态预测伪代码四、工程化 & 框架能力（面试官非常看重）1. 规划框架设计（C++）- 规划器基类 + 派生结构（AStar/RRT/MPC）- 线程安全、数据队列、回调机制- 模块解耦：感知→地图→规划→控制2. 仿真相关代码- MuJoCo / Gazebo 环境交互- 机器人状态读取、轨迹下发、碰撞回调- 批量测试、自动化评估脚本（Python）3. 常用开源库使用（必须会写调用代码）- OMPL 规划器调用- NLOPT / OSQP / qpOASES 求解器- Pinocchio / KDL 运动学动力学- Eigen 矩阵运算、SVD、雅可比五、如果时间紧，优先准备这 8 套代码1. RRT*（必背）2. 数值逆运动学（DLS）3. 雅可比与冗余机器人零空间优化4. 五次多项式轨迹5. 简单 QP 姿态最优求解6. A* 路径规划7. 全身规划优化伪代码8. 学习型规划（BC/PPO）极简示例银河通用目前有需求，招算法职位，地点北京和深圳，有兴趣接触可以私聊

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给我面没招了，发点面经攒攒人品～Q1：你的 Agent 具备上下文记忆功能，基于 ReAct 模式，目前实际运行中最多能支持多少轮对话？Q2：在 ReAct 模式下，Agent 需要频繁调用工具。考虑到不同大模型（如 Kimi 支持 20 万+ token，DeepSeek 支持 10 万+ token）的上下文窗口限制，您在执行过程中是否遇到过因工具调用次数过多（N 次）导致 Token 超出限制（撑爆上下文）的情况？如果有，是如何处理的？Q3：在问答类场景中，如果 Agent 陷入死循环（例如反复搜索不到内容，不断重复“查看文件 - 搜索文件”的操作），有什么机制来检测并处理这种异常情况？Q4：项目基于 MCP 协议集成了服务器资源查询、数据操作和校内文档检索，为什么没有考虑集成外部互联网资源的检索能力？Q5：像 Codex 这类代码模型，其内部显然不是基于向量检索的。您是否研究或思考过 Codex 内部的文件检索策略是如何实现的？Q6：目前 OpenClaw 比较热门，您是否阅读过相关源码或研究过其技术实现？Q7：您提到了“服务器辅助开发”功能，是基于 Plan-Execute-RePlan 的方式实现的。能否详细讲解一下这一功能的具体实现逻辑？

1. 自我介绍，介绍一下你觉得最有挑战性的项目2. 你提到用过多任务架构，任务数量多了之后内存压力怎么处理的？静态分配和动态分配你怎么选择？答：任务多了之后内存压力主要来自两块：每个任务的栈空间，以及任务间通信用的队列和信号量。栈空间的处理：先用 uxTaskGetStackHighWaterMark 跑一段时间，看每个任务实际用了多少栈，按实际用量加一定余量分配，不要每个任务都给一个很大的默认值对于简单任务（只做状态机跳转、没有深层函数调用）可以给很小的栈，比如 128 字对于有 printf、sprintf 或者复杂字符串处理的任务，栈需要大一些静态分配 vs 动态分配：嵌入式项目里我倾向...