AI 应用开发工程师面经

一、JVM 类加载与双亲委派模型

1. JVM 的类加载完整过程以及双亲委派模型的核心逻辑。
2. 双亲委派的层级委托逻辑，自定义一个与核心类库完全同名的类（如 java.lang.String），会被 JVM 加载吗？
3. JVM 通过什么具体机制保证核心类库不被自定义类加载篡改？

二、MySQL InnoDB 事务与锁机制
4. InnoDB 执行 update 语句，条件分别是主键、唯一键、普通非索引字段时，加锁逻辑有什么区别？
5. 普通非索引字段作为 update 条件，会扫描全表加聚簇索引记录锁，在可重复读隔离级别下，会额外锁住哪些不存在的间隙范围？
6. InnoDB 全表扫描更新时，为什么不会做锁优化、无法只精准锁定符合条件的记录？
三、大模型 Function Calling 核心机制
7. Function Calling 如何实现大模型调用外部 API？模型本身无法执行函数，在整个机制中承担的核心作用是什么？
8. 用户需求需要连续调用多个不同工具时，模型在多轮工具调用过程中具体承担什么核心工作？
9. 如何解决大模型生成的函数调用参数不符合后端 API 规范、参数错误、格式非法的问题？
四、RAG 系统设计与检索优化
10. 标准 RAG 从用户输入到最终答案输出的完整架构流程，每个核心环节的作用是什么？
11. 针对跨章节、逻辑强关联的超长文档，如何设计分块策略避免语义割裂？
12. 语义感知 + 层级多粒度分块，对比传统固定长度分块，会给检索召回环节带来哪些全新挑战？
13. 固定长度切分在投研、财报这类专业文档场景下，会出现哪些典型失效问题、割裂业务逻辑？
14. 语义感知层级多粒度分块的具体方案？如何识别专业文档的逻辑边界？不同粒度的分块如何做关联绑定？
15. 向量召回容易召回语义相似但业务口径不匹配的片段，如何量化验证原有召回方案的缺陷？用到哪些评测指标和测试样本？
16. 什么是口径匹配率？该指标的具体定义、计算方式、解决的核心问题是什么？
五、多智能体（Multi-Agent）系统架构
17. 单体 Agent 存在能力瓶颈、无法处理复杂任务时，如何设计多智能体解决方案？多 Agent 的通信、协作、调度机制怎么设计？
18. 多智能体系统中，两个执行 Agent 对同一业务事实输出矛盾结果，如何设计合理的仲裁机制？
19. 多个 Agent 依赖的原始参考资料本身存在信息冲突时，系统依据什么优先级原则判定采信规则？
20. 从单体 Agent 升级为职责分离多Agent + 黑板调度方案，需要放弃哪些优化路线？最终选型的核心原因是什么？
六、AI 工程落地与 Spring AI 框架
21. 主流 AI 应用开发框架的核心价值是什么？以 Spring AI 为例，其核心设计巧思、解决的行业痛点、落地适用场景有哪些？
22. 无 Spring AI 时，Java 生态对接大模型、向量库的核心适配痛点是什么？
23. Spring AI 针对大模型工具调用，核心抽象层的设计原理是什么？如何屏蔽各家大模型的 API 差异？
24. Spring AI 在复杂 RAG、多 Agent 场景下存在哪些原生短板？实际落地会踩哪些核心坑？

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