阿里淘天大模型Agent校招面经

自我介绍拼团项目中的每一个表是如何设计的？表字段，如何关联？订单状态如何流转？整个项目的完整流程是什么？使用到的设计模式参与了什么流程，作用？锁库存如何处理的？业务幂等性如何保证？本地消息表的作用是什么？回调通知引起了什么流程，什么作用？（还有不少问题，忘了）以上拷打项目加起来差不多半个多小时。各种找漏洞，寻找设计的不合理性。MySQL B+树，主键索引，覆盖索引看过Spring源码吗？如何自己实现@Transaction@Transaction注解底层实现@Scheduled内部实现Spring中MyBatis的底层原理，事务怎么提交的？Sping对MVC做了什么处理？GC算法，双亲委派机制...

先自我介绍，然后开始聊项目。深挖AI项目：项目为什么用的是JSON-grpc？它是怎么设计的？和标准的rpc有什么区别？对mcp工具调用时的不同错误类型，你的设计有什么区别？怎么封装的rpc超时重试机制？客户端发起一个请求的时候，服务端怎么找到对应的工具？（mcp工具调用的全流程）假设客户端请求的QPS很高，高并发环境下怎么去优化性能？讲一下SSE通信模式，他和websocket有什么区别？怎么通过RAG对mcp工具的选择进行优化的？工具调用时token消耗过高，是在什么时候呢？（远程调用大模型的时候）RAG向量化的内容是什么？怎么把用户的问题，prompt去向量化的呢？有对比过引入RAG向量化后的效果吗？mcp服务端在Linux平台上运行时，CPU突然占满了，如何排查？怎么判断运行时出现了死锁？如果是进程或者I/O引起的CPU100%，怎么判断进程卡在内核里、锁里还是I/O等待里？讲一下僵尸进程和孤儿进程的区别。算法题：LRU缓存。反问：Q：您那边负责的主要业务是什么呢？A：我这边是字节主端侧，AI基础设施。Q：贵公司对在校生和实习生，更看重哪些方面的能力？A：基础知识、和岗位方向的匹配度、还有学习能力。总结：一个多小时，项目拷打基本抗住了，而且幸好面试前专门研究了大模型token和RAG，和面试官有得聊。算法题只写了个大概，用哈希表+双向链表，但双向链表的特点给忘了没回答好。

自我介绍实习经历就不写在这里了，没有什么参考价值事件网关和规则引擎怎么做的，规则引擎遇到过规则冲突吗（这个问题是跟实习相关，但是规则引擎的规则冲突问题我觉得可以思考一下）AI 相关Agent的执行链路一般是怎么样设计的？Agent的设计模式有哪些？Agent是什么，和普通大模型的有什么区别？Agent 最小的闭环是什么？AI coding的实践经验有哪些有一个新的需求，如何使用Ai coding去进行如何去验证AI 生成的代码或者实现的功能是否合格Agent 的Context工程你如何理解场景题：在情感陪伴机器人对话的场景下，如何保证记忆不退化？无算法题

正式进入AI Coding时代了