机械人面试中的常问题

面试被问到“Agent”的那一刻，其实很容易露馅。不是不会答，而是——你以为自己会，但一开口，全是概念，没有结构，没有落地。我第一次被问到“什么是ReAct？”的时候，就是这样。一、我第一次被问懵：你说的Agent，到底是什么？那场面试，对方很直接：“你说你做过AI项目，那你解释一下，Agent和普通大模型调用的区别？”我当时脑子里只有几个词：自动化、智能、任务执行……但说出来很虚。后来我才意识到，Agent不是“会说话的模型”，而是“能完成任务的系统”。核心区别只有一句话：👉 大模型 = 给输入 → 出输出👉 Agent = 有目标 → 会规划 → 会行动 → 会反思 → 再行动也就是：从“回答问题”升级到“解决问题”二、什么是ReAct？（不是背定义，是理解逻辑）很多人会背一句：ReAct = Reasoning + Acting但面试官不听定义，他要你讲“它为什么重要”。你可以这么说：ReAct的本质，是让模型在**“思考”和“行动”之间循环”**。不是一口气给答案，而是像人一样：先想（Reason）再做（Act）看结果（Observe）再想（Reason）形成闭环。你可以举个例子（面试特别加分）：👉 任务：分析一家公司财务状况传统模型：直接输出一段分析（但可能是胡编的）ReAct Agent：Thought：我需要收入、利润、现金流数据Action：调用数据库 / APIObservation：拿到数据Thought：收入增长但利润下降，可能成本上升Action：继续查成本结构Observation：原材料涨价Final Answer：给出完整分析重点不是步骤，而是：👉 它不假装知道，而是一步步去“找答案”这就是ReAct的价值。三、任务拆解：99%的人都答错的地方面试官接下来一般会问：“那你说说，如果让你设计一个Agent，任务怎么拆？”很多人会说：拆成几个步骤写prompt调接口这不叫拆解。真正的任务拆解，分三层：1️⃣ 目标层（Goal）不是“做什么”，而是“做到什么程度算完成”❌ 分析用户数据✅ 输出用户分层+可执行运营策略2️⃣ 子任务层（Subtasks）拆成“可执行单元”例如：数据获取数据清洗指标计算分群结论生成3️⃣ 能力映射层（Tools / Skills）每个子任务对应能力：子任务对应能力数据获取API / SQL清洗Python分析模型 or 规则输出LLM👉 这一步，才是Agent的核心因为：Agent不是“拆任务”，而是“把任务分配给不同能力”四、设计一个数分Agent（这是面试高频题）如果面试官说：“那你设计一个数据分析Agent？”你可以这样回答（直接结构化输出）：🎯 1. 目标定义用户输入一句话：“帮我分析最近用户流失为什么变高”Agent输出：核心原因数据支撑建议动作🧠 2. Agent结构（关键）你可以说三层：① Planner（规划器）拆任务决定先查什么② Executor（执行器）调SQL / Python / API③ Reflector（反思器）判断结果够不够是否继续深挖👉 这一句非常加分：“我会加一个Reflection机制，避免一次性结论错误”🔧 3. 工具设计（落地感）数据库查询工具（SQL）Python分析工具指标计算模块可视化（可选）🔁 4. ReAct流程嵌入每一步都走：ThoughtActionObservation直到：👉 满足“可以解释原因 + 有证据”⚠️ 5. 风险控制（面试加分项）你可以补一句：防 hallucination（必须用真实数据）限制工具调用次数（成本控制）加缓存（性能优化）五、我后来是怎么准备这些问题的？说实话，这一块如果你只是看资料，很难形成“能说出口的结构”。我当时的问题是：👉 我懂一点，但讲不清👉 我会做一点，但没体系👉 一问就乱后来我做了一件很关键的事：我把所有“Agent相关问题”——全部写进简历项目里，然后反推回答。甚至我用了一次工具，把我写的项目拆解成：面试官可能问什么我答得哪里虚哪些点需要补那次帮我优化结构的，就是泡泡小程序AiCV简历王（只提一次），它不是简单改简历，而是把“你说不清的地方”直接暴露出来。很多时候你以为问题在“不会”，其实问题在——你没想清楚。六、面试中我被问到的Agent问题（真实高频）我整理几个你一定会遇到的：1️⃣ “Agent和Workflow的区别？”👉 核心答法：Workflow：固定流程Agent：动态决策一句话总结：👉 Workflow是“写死的流程”👉 Agent是“会自己决定下一步”2️⃣ “什么时候不该用Agent？”这个很多人答不上来。你可以说：任务简单（规则就够）成本敏感实时性要求高👉 本质：Agent不是越智能越好，而是成本是否值得3️⃣ “你怎么评估Agent效果？”高级一点的答法：成功率（任务完成）工具调用次数（效率）成本（token / API）用户满意度4️⃣ “Agent最大的问题是什么？”你可以讲三个：不稳定（输出不一致）成本高调试困难👉 再补一句：“所以我会加日志和轨迹记录（trace）来做调试”直接拉开差距。七、最后一句实话Agent面试，不是考你“会不会用AI”。是考你：👉 能不能把一个复杂问题，拆清楚，并让系统去执行很多人卡住，不是因为不会技术，而是：没结构没闭环没“像人一样思考任务”如果你只能讲“模型怎么用”，那你还在工具层。如果你能讲清：👉 目标 → 拆解 → 执行 → 反馈 → 优化那你才在“系统层”。而面试官，要的是后者。

全经过: 新凯来hr在boss上直接找到我，说主管看了我的简历，符合条件，可以安排面试，然后就开始拉群走流程一面:面试官是部门的技术专家，全程根据项目提问，聊下来感觉都挺好的，面试官非常专业二面:一面第二天就通知过了，由于之前面过新凯来其它部门，不需要再做测评，开始安排二面，线上hr面，问了些个人基本情况，工作强度等等，整体下来感觉也挺好的三面:二面完也是第二天就通知过了，整体流程走的非常快，开始约周末线下面，主管面，全程也是非常顺利，主管最后也问了愿不愿意来新凯来重点来了！！！三面完成第二天去问结果，hr直接告知面试不通过，理由是业务匹配度问题，给我整懵了😅这种理由一开始就把我挂了不行吗，大老远跑去线下面，隔天就把人挂，属实是把我当猴耍了后面才了解到正常流程都是二面完会要流水截图，然后三面会有hr谈薪，我二面完什么都没有，现在想想估计是被当kpi了，新凯来一生黑😐

材料力学算是机械、结构笔面试常见考点，有些时候问很细，但是这么多场面试感觉知识点还是集中在下面几个方面，可以找学弟或者买一本材料力学教材看看，我用的魏媛，李锋这版1 不同截面在不同载荷下的优缺点分析 对于弯曲来说，一般会问什么样的截面抗弯，相同截面面积的工字钢比纯矩形抗弯，圆管比圆柱抗弯，原理在于惯性矩与抗弯截面系数公式：以矩形截面举例，X轴为旋转中心轴在好几次大厂笔试当中都考察过，将矩形截面横过来之后刚度强度变化几倍？代入公式可以计算出。其中惯性矩I表示刚度，抗弯截面系数W表示强度。面试中会问为什么某种截面抗弯效果好，可以举例惯性矩公式。弯曲最核心的还是材料在弯曲的时候是材料在中心轴最外侧收...

机械设计的面试问题大多数会融合在项目当中，纯记忆的八股比较少，主包仅作知识点提示总结，最好还是照着点和项目对着课本看一遍，其中最高频的问题便是传动方式与特点：1 不同传动方式与优缺点：齿轮传动优点：传动效率极高，传动比恒定可靠，结构紧凑，功率范围广，寿命长。缺点：制造和安装成本高，不适合远距离传动，需要良好润滑，有噪音且无过载保护。链条传动优点：平均传动比准确，承载能力强，效率较高，适合较大中心距和恶劣环境。缺点：瞬时传动比不均，工作有噪音和冲击，需要频繁润滑和张紧维护。V带传动优点：缓冲吸振、运行平稳、成本低，结构简单，具有过载保护功能。缺点：传动比不恒定且有滑动，传动效率较低，外廓尺寸大，...

做一下华子的面试复盘，单九工科。一面（25min）：技术面自我介绍后，说问问基础专业知识（有的机考原题）。接着就是项目拷打。最后纸上写题再问。这里提醒一下一二面好像有指标，就是桌子上那个出题纸，要么问项目，要么出题。二面（35min）：面试官是我面试过最如沐春风的，温柔和蔼有礼貌。也是从头到尾缕一遍简历上写的项目，不过会有点侧重于流程，其他同一面。最后反问。三面（35～40min大致吧）：他是说技术面两面通过，这一面不会对技术进行深挖，（但也不好回答），自我介绍以后，问了后根据回答追问（有点类似保洁八问把项目结合起来）。后面就是情景模拟，跟客户意见不同怎么办等等。最后就是来的意愿，和对公司的了解程度。然后问手里目前有没有offer，然后华为工作地点有什么要求吗。有读博的机会会考虑吗。最后客套话。

公司大疆创新岗位：机械结构设计实习生 base深圳面试时间 5月12日  时长40分钟5月19得到HR反馈 未通过，复盘了一下感觉要么是问题没答好，要么是PPT设置部分不够清晰导致有歧义，准备重新去一个一个验证之前的问题第一部分：自我介绍第二部分：展示PPT并且面试官会随时提问感兴趣的点，然后提问相关原理和专业课，例如1 项目用到线传动，怎么解决交缠打结问题2 这个拓扑优化的工况是什么样，为什么优化成这样，原理是什么，除了加厚材料还有什么办法去改进：因为材料主要是受拉压，所以在保留了材料两端承受拉应力和应力3 项目提到摩擦轮发射机构，摩擦轮的影响因素都有些什么（粗糙度，软硬度）最终对发射的影响是什么（影响弹丸初速）4 提到链传动设计，链传动优势优缺点是啥，除此之外其他的传动优缺点（这个华为也考到了，简直是热门命题）5 这个机器人样机考虑怎么减重：一 尝试对现有材料拓扑优化，比如一体式的拓扑优化主框架；二 优化计算，减少电机冗余；三 尝试一个动力元件执行多个运动目标第三部分反问：实习生会当正式员工使吗：不会把实习生放有交付压力的部门，主要还是做预研整体感觉比特斯拉好一些，好歹这个专业课提问有章可循并且常用。特斯拉给我考一堆材料力学知识和振动知识之前时间线如下：二月底投递简历，打过rm初筛很快过了，好像是一周内有性格测评通过之后HR打电话了解情况，听说我六月才能出去就先给我挂了，让我看五月份还招不招，招再给HR会电话。经历O和耀两大坎之后五一结束就给HR回电话，三天得回了有10个电话一条短信都没打通，第三天快放弃的时候给我HR打回来了（天无绝人之路）

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机考300+11.5日线上一天面完一面 50min自我介绍问毕设（机器学习方向），怎么优化，有没有用过cuda，cudaNN，详细介绍毕设实现，深挖毕设细节。公派交换情况了解笔试复盘手撕一道二分搜索，秒了反问：1.为什么不问问我的开发项目，回答：部门业务你进来后会熟悉不怎么需要问。（没怎么听懂，后来问二面面试官了解到可能是一面面试官正好负责偏ai方向的项目。）2.非科班是否有竞争力，回答：更加看重能力，以及学习能力。一面结束后立刻通知通过二面 60min二面面试官十分和蔼热情，面试体验极好自我介绍问专业名称是机械吗，做的毕设是AI相关的，问实际工作意向问实习，实习收获对本部门业务领域的看法（因为说明了由师兄推荐所以投递）擅长的语言考研目的留学交换经历介绍，为什么要去交换（这里吐槽了一下留学浪费了实习时间，被安慰说经历宝贵）然后开始问八股对数据结构与算法的了解，介绍堆栈介绍一下树介绍一下几种排序算法操作系统相关的，进程线程，内存系统。。。汇编这一块了解的多吗（坦诚回答不怎么熟练）计算机网络，TCP/UDP，socket，结合项目说说应用。八股问完后面试官表示虽然是非科班但是学的很多有没有读博的想法华为最打动你的是什么地方（回答说对非科班也很重视等，面试官比较认同）进入华为后的职业规划准备，走技术还是走管理路线笔试复盘，对BFS/DFS的理解手撕一道链表交点，双指针秒了因为基本上我们都在互相提问，所以貌似没有反问环节结束前让我好好准备主管面，说了句加油二面结束后10分钟收到通过短信主管面 30min主管面面试官也十分和蔼，不是压力面自我介绍项目或者学习过程中遇到的最大的挫折说说考研的目的说说转码的目的做过领导性质的工作吗，擅长什么运动？聊聊对华为企业文化以及加班的理解介绍一下出国经历说说华为在你这里的排序以及优先级（直接就是表忠心）反问：大概多久会开奖比去年会早，保持和对接人的联系沟通面试完10分钟收到面试结束短信当晚11；45准时收到反馈邮件第二天25小时后官网页面显示通过，开泡整体面试感觉非常好，尤其是二面面试官非常善于引导，许愿offer更新11.14日保温，反应面评不错，大概率14a，已上报赶第一批oc

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最近在看机械面试资料，这套我自己过了一遍，感觉整理得挺顺的，不是那种一堆零散题目，而是能看出来在帮你理思路的。很多平时答不出来的问题，看完大概知道该往哪想了。准备面试的话，这种比单纯刷题有用一点。

这些都是在牛客上看到别人发的面经中涉及到Caffeine的面经，我截取下来做了个汇总，可能不是很全面，也很感谢写面经的同学一、Caffeine 基础相关Caffeine 的原理、特性是什么？Caffeine 缓存主要存储什么数据？Caffeine 缓存的数据具体是怎么添加的？二、Caffeine 与其他组件的区别Caffeine 与 HashMap 的区别？Caffeine 与 Guava Cache 的区别？Caffeine 解决了 Guava 的哪些问题？Caffeine/Guava 等本地缓存与 Java 普通哈希方法的区别？Caffeine 与 Redis 缓存的区别？三、Caffei...

公司小鹏汽车 职位 灵巧手设计工程师状态：已进二面6.24 投递简历6.30 AI面 性格测评，10题行测，职业规划面试，专项面试（遇到的问题怎么解决之类的）建议带上纸笔，我当时空手列方程很难受，有单题时间限制，据说还有总体时间限制7.1早上HR联系我约面试7.2一面，拷打项目，没有专业课，非常细节，比如项目仿真当中某个应力极点位置，软件跑出来和实际直觉思考不一样，后续去校验发现是仿真边界条件设置问题，面试官一眼就看出来这个仿真不对。其次感觉这类型机器人和3C结构的倾向性不一样，更想去了解你整个机电产品设计当中整体方案和器件选型等等7.9约二面小鹏邮件有明确的保密要求所以问题记录只能模糊一点后续面经打算从第一次面试开始记录，然后和大伙一块聊进度，后面的面试打算就到一块到终面作为合集发布

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简历求建议，目前26届准备春招和实习