AI应用开发日常实习二面-字节

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.实习拷打2.你是怎么构建这个agent的3.在执行过程中出现问题怎么解决的，采用了什么降级措施吗4.你项目上说了RAG，你来介绍一下RAG在你的项目中是怎么使用的5.你项目使用了sse，说说sse是什么与websocket有什么区别?6.项目中你是怎么使用sse的?7.你刚才提到了trigger层这一DDD领域概念，你知道DDD吗?8.你这个高并发本地服务平台有什么用?9.你说实现了session共享怎么实现的，redis的key和value怎么储存的10.你说能够无感token刷新与权限校验是怎么实现的11.你说返回给前端浏览器，然后我换一个浏览器是不是token就失效了?12.cache aside是什么，它是什么?13.你说用延迟双删实现过期时间补偿，什么是延迟双删14.这个sleep设置时间是怎么确定的?15.你提到了互斥锁，聊聊你项目里的互斥锁?16.你提到了布隆过滤器?说说它的原理17.怎么提高布隆过滤器的准确度18.你使用了lua脚本，它的原子性是怎么实现的19.手撕：最大子数组和

1. Agent 的架构设计？一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口：负责接收用户问题和上下文；中间是决策层：负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层：真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层：维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是 “能不能想”，而是 “想完能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现？RA...

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 实习拷打2. 项目拷打3. 介绍一下 ReAct 框架的具体实现流程，Agent 在什么情况下容易陷入思考死循环（Thought Loop）？4. 如果 Agent 调用的底层运维 API 发生超时或 5xx 错误，你在工程上是如何实现容错机制的？5. Redis 的数据结构有哪些？在 Agent 对话上下文缓存中，你会选择哪种结构？6. 线程池的参数如何设置？7. 解释一下分布式事务的 2PC 和 TCC，在 Agent 执行多步跨系统指令时如何保证一致性？8. 类 Manus 的 Agent 需要频繁操作环境，如何实现一个高可用的任务调度器，要考虑哪些方面？9. MySQL 的隔离级别有哪些？什么是幻读？10. TCP 三次握手和四次挥手流程？为什么断开连接需要等待 2MSL？11.  如果要实现一个代码执行沙箱，你从后端角度如何限制 CPU、内存和网络访问？12. 什么是协程？13.为什么 Agent 后端通常采用异步非阻塞模型？14. Kafka 为什么高吞吐？在处理 Agent 异步回调信号时，如何保证消息不丢失？15. 有了解过Agent 的记忆吗？mem0这个记忆框架知道不16. 向量数据库的原理是什么？RAG中的rerank?16. HTTP 与 RPC（如 gRPC/Thrift）的区别是什么？为什么字节内部通信多用 RPC？17. LRU 缓存18. K 个一组翻转链表

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...