27字节AI后台开发日常实习一面

讨论了很多关于大模型和Agent相关的知识1. 拷打项目2. 项目端到端的流程介绍一下3. 数据重复消费的问题（怎么保证幂等性的）4. prompt是怎么设计的？5. 一个好的System Prompt应该是什么样的？6. 大模型幻觉是什么导致的？7. 除了Prompt还有什么更好的解决方案？8. Agent架构上还有什么优化？9. 怎么优化上下文过长？10. 压缩技术了解吗？11. RAG的混合检索12. Agent的核心组件有哪些？13. ReAct原理、执行流程14. RAG和微调的区别、优缺点

自我介绍实习A 系统 多业务线的统一纳管配置是什么意思延时双删解释一下；有没有可以根治数据库与缓存不一致的方法；为什么不采用主从读写分离用户如何触发点位上的投放召回有没有通过算法模型推测用户喜好；如果让你设计，比如给用户推荐美食，如何做（数据越多，构建出来的模型越清晰）；一直拉其他业务的数据合适吗，有没有更好的方法B 平台 为什么要做综合运用三个设计模式，具体是如何做的为什么用轮询，而不是通过线程做异步通知；现在前端会做轮询，如果有人伪造大量恶意请求，怎么办C 系统 如何根据用户的实时数据优化算法模型详细说一下双链路诊断工具；为什么不在落日志之前针对失败做告警主从资源利用不均的问题是如何发现的...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 项目拷打：深挖实习中的 AI Agent 架构与 Java 后端落地细节。2. Java 线程池如何自定义拒绝策略？（考察 RejectedExecutionHandler 接口实现）3. 场景题：QPS 为 100，平均响应时间（RT）为 100ms 的 IO 密集型场景，你会如何设置线程数？4. 动态调优：在不重启服务的情况下，如何动态调整线程池参数？结合配置中心（如 Nacos）的实现思路是什么？5. 线程池动态刷新时，是直接替换整个线程池对象，还是调用内部 API 修改？两者有何优劣？6. MySQL 分页查询（Deep Pagination）在数据量大时为什么会变慢？7. 子查询优化分页的原理是什么？在联合索引覆盖的情况下，子查询节省的开销是遍历、回表还是 CPU？8. 慢 SQL 排查：除了索引缺失和数据量大，还有哪些因素（如锁、连接池、长事务、系统负载）会导致 SQL 变慢？9. 线上发生 OOM（内存溢出）时的排查路径是什么？如何通过快照定位到具体的代码行？10. 详细描述你项目中的 Multi-Agent 三层架构（Router -> Manager -> Sub-Agent）的设计逻辑。11. 在 Agent 开发中，如何通过 Prompt 实现高效的指代消除和意图识别？12. 提示词工程高阶技巧：什么是思维链（CoT）和思维树（ToT）？它们分别适用什么场景？13. RAG 实战：你的文档切片（Chunking）策略是什么？如何处理 Markdown 等结构化文档？14. 检索优化：为什么在 Embedding 向量检索的基础上还要引入 BM25 关键词检索？15. 评估体系：如何客观评价 RAG 的效果？谈谈你对上下文忠诚度、答案相关度的理解。16. 模型决策：对于 200 组左右的固定 QA 知识库，你会选择 RAG、Lora 微调还是长上下文直接输入？17. 微调难点：在样本量极少的情况下，如何解决 Lora 微调容易出现的过拟合或欠拟合问题？

说是5分钟安装，但我第一次部署OpenClaw，前前后后花了两小时。 不是因为难，而是因为——坑太多。 有些坑是文档没写清楚，有些坑是我自己操作失误，还有些坑是环境配置问题。 总之，踩完一圈坑之后，我决定把这些经验整理出来，帮后来者省点时间。 踩过的这些坑，其实有本手册里都有解决方案。完整的部署步骤、配置细节，可以看《2026OpenClaw完全使用手册》。 坑1：Node.js版本太老 现象 安装依赖时报错： error: The engine "node" is incompatible with this module.  原因 我的电脑上装的是Node.js 10....