Agent / LLM 方向面经整理（思路引导 + 推荐回答）  每章开头有一小段本章思路引导（这类题整体上在考什么、怎么组织话）。每道题下先有一行思路（答题时先想什么），再是推荐回答（可参考的表述骨架）。请把里面的名词、数字换成你项目里的真实情况，别整段背。  一、写在前面 如果投的岗位对后端技术栈有一两条要求，你没有相关经历但业务还是放了简历进来，最好针对 JD 里那两条单独准备一下。其实就算 JD 没写死，HTTP、流式、异步这类也算互联网底座，有时间还是摸一遍皮毛，面试里至少能接住话头、显得你是主动补过的人。 没正经后端经历的（比如我），体感是面试官一般不会往死里抠实现细节，更在意知识...

我只学了点评和外卖，9月开学前想实习一段只想找个小厂，BOSS打招呼都不回，实习僧被拒了很多，投了100份左右，到底该怎么找实习啊。还想问问大家我现在是该做一个ai项目（怕来不及找实习），还是继续背八股投呢，因为觉得进不了大厂算法没怎么刷，没招了求简历修改意见

，有没有什么老主神学，祝我一臂之力

面完之后：按记忆把题串起来说 手里那份问题清单，是好几场面谈里碎片问题的合集。 单独看每一条都像八股，串在一起你会发现面试官的注意力一直在两条线上晃：一条是「这东西在线上会不会出事」，一条是「你知不知道自己在用什么、没用上什么」。 下面按我自己后来复盘时觉得顺的思路写——从项目怎么讲，一路滑到 LangGraph、记忆、agent 形态、工具协议、RAG，最后落到后端那几道「看起来基础、其实能问穿」的题。 你如果对某一块熟，可以快速扫小标题跳读。 从项目讲起：先别急着报框架名 几乎所有 agent 岗都会从项目开刀。我踩过的坑是开场三十秒就把 LangGraph、LangChain、某某向量库...