字节agent开发一面 实习面经

1.mysqlb➕索引，字符怎么查找，支持顺序查找吗1.5 JAVA python线程模型2.java异步怎么做。fastapi底层异步怎么做。3.线程池策略，参数3.5线程数怎么设置。io密集型，假如最大设置为10，第11个来了怎么办。一般八核，线程数设为多大。像windows里面有很多线程，也是io密集，你觉得为啥没有崩溃之类的4.poll epoll了解吗5..java map结构一系列;线程安全，cas6.文件上传从8s优化到2s。哪个部分耗时，向量化还是上传，带宽跑满了吗，是什么限制了7.文件发到网卡，文件加载cpu到内存，用户态内核态怎么切换的，细致说下8.分片上传，是单线程的限制吗9.向量纬度768 1024区别，为啥这么选10.knn，ann时间复杂度11.PPT生成为啥不用文生图做。讲下完整流向rag结合prompt，填到限制槽位，结合固定样式生成12.多智能体改的架构，怎么上下文管理，传递消息，共享记忆13.agent记忆怎么做的14讲下渐进式披露，那永久记忆你觉得怎么查询，怎么操作，讲你的想法就行15.已经摘要了很多次，这个时候渐进式披露怎么做分层16.claude code 的harness跟其他agent区别17llm运行原理，transformer架构原理18.有微调过小模型吗clip blip，效果不好19.有用过Claude code做过大的或小的项目吗，用什么模型论文自动检索，自动视频生成，codex联合前后端并发编程检索最新ai动态20题目两个线程交替打印字母，数字结合面试官回答反问阿帕奇开源项目，技术相关对ai态度，开发或者学习永久记忆是否可以蒸馏一个个体是否觉得机器人ai参数高到某个量级，也具有意识，或者意识这个词。

具体岗位名是Product Engineer-产品工程师（AI应用方向）-质效研发，原以为是agent+java，没想到java才是添头...怀疑这个暑期拿不到一个offer了...1.在 agent项目中，最核心的产出或创新性最足的部分是什么？2.能否具体讲讲节点编排是如何实现的？与其他行业框架（如 Coze、Dify）相比有何异同？3.像 Dify 这类开源框架本身也支持定制，你的项目与它们的区别在哪里？4.项目中你认为比较好的设计有哪些？5.是否了解过 LangChain、n8n 等行业产品？简单讲讲 LangChain 的特点。6.对 AI Agent 方面了解多吗？是否使用过 RAG...

本人双非本，测开，一段小厂后端和两端大厂测开经历，二月底来到🍊，原本的计划是到五月准备转正答辩和找下一段实习的，但不久后得知转正要等到九月份，于是我打算放弃搏转正准备五月找下一份实习，但近期组长（不是+1，但跟+1走的特别近）跟我聊了转正的事情说要给我派更重的任务提早准备转正的事情，我现在有点犹豫，是该all in🍊的转正还是再刷一段实习呢？PS：个人更偏向于再刷一段实习，一是觉得🍊厂的测开转正一般都是白菜价，二是觉得想冲atmd一线大厂去感受更前沿的技术

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...