AI agent平台研发工程师一面面经

发面经 攒人品[许愿]

面完后第二天挂

1. 自我介绍
2. 讲一下react和plan-excute-replan的使用场景
3. 讲一下react和plan-excute-replan的区别（回答了几个面试官觉得不够又追问，不会了）
4. 设计agent的时候怎么能在保证效果的前提下减少token消耗？（不会，随便蒙了几条）
5. 思考一下有没有其他的方案，能够减少token消耗？（不会，蒙的是特定领域微调和后训练增强模型能力）
6. function call、mcp、skill的区别？
7. skills和rules的区别？（不会）
8. 大模型调参过程中经常调两个参数，一个是温度，一个是topK，你怎么理解这两个参数？（不会）
9. redis的hash大key怎么优化？
10. redis的hash大key优化后怎么兼容老业务老数据？新业务怎么用优化后的缓存？老缓存删不删？
11. 为什么业务实际应用中要避免使用threadlocal？（头一次听说要避免使用threadlocal，不会）
12. 事务的特性
13. 之前实习中最大的难点是什么？jdk用的什么版本？
14. java创建一个对象，虚拟机会有哪些变化？JVM的内存会有哪些变化？
15. 垃圾回收的触发条件
16. TCP怎么保证数据包一定能到达？
17. TCP拥塞控制怎么做的？（具体细节忘了）

反问：

1. 什么业务？
   • 业务安全中的内容安全相关，检测视频、音频、文字中的违法行为
2. 具体涉及哪些工作？运维和开发占比怎么样？
   • 简单来说要负责所有事情的研发。大概20%运维。80%开发。大模型来了后之前所有的运维的同学全转开发了。

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