Agent 核心技术（重中之重）

目前agent还是需要学习传统的开发的。先说说传统开发这块的核心技能，对 Java 程序员来说，这些都是绕不开的基本功：扎实的后端开发能力Agent 需要处理复杂的任务流程，比如任务拆解、多工具调用、状态管理，这和后端开发里的 “业务逻辑设计”“接口开发”“并发处理” 是相通的。你得懂怎么设计一个高可用的服务架构，怎么用 SpringBoot 搭建项目，怎么处理多线程下的任务调度 —— 这些能力能帮你把 Agent 的 “骨架” 搭得稳。比如做一个电商智能客服 Agent，你需要设计它的对话流程引擎，这和后端写订单流转逻辑的思路是一致的。数据结构与算法基础Agent 的核心是 “决策”，而决策依赖高效的信息处理。比如 Agent 在做工具选择时，需要快速匹配当前任务和可用工具的关联度；在处理长上下文时，需要对信息进行筛选和压缩。这些场景都需要用到字符串处理、哈希表、树结构等基础数据结构，以及贪心、动态规划等算法思想。刷 LeetCode 练的那些题，本质上就是在锻炼这种 “高效解决问题” 的思维，对 Agent 的决策模块设计至关重要。数据库与中间件技术Agent 需要存储大量的上下文数据、用户偏好、任务历史，这就需要你懂 MySQL、Redis 这些数据库的使用。比如用 Redis 做 Agent 的会话状态缓存，用 MySQL 存储长期的用户行为数据；如果是分布式 Agent 系统，还得用到消息队列（比如 Kafka）来做任务异步通信。这些传统中间件的使用经验，能帮你解决 Agent 开发中的 “数据存储” 和 “系统协作” 问题。在传统开发的基础上，再叠加这些 AI 相关的技术，才算真正入门 Agent 开发：大模型基础与 API 调用能力大模型是 Agent 的 “大脑”，你得懂大模型的基本原理，比如 Prompt 工程、上下文管理、多轮对话的一致性处理。还要熟练掌握主流大模型的 API 调用，比如 OpenAI、通义千问的接口，知道怎么传参、怎么处理返回结果、怎么解决调用超时或报错的问题。更重要的是，要学会根据任务场景选择合适的模型 —— 比如处理复杂逻辑用 GPT-4，做轻量化对话用 ERNIE-3.0-Turbo。RAG（检索增强生成）技术纯大模型的知识容易过时，而且容易 “胡说八道”，RAG 能让 Agent 调用外部知识库，提升回答的准确性。你需要学习向量数据库（比如 Chroma、Milvus）的使用，知道怎么把文档转换成向量、怎么做相似性检索、怎么把检索结果和 Prompt 结合起来喂给大模型。这部分技术是 Agent 落地企业级场景的关键，比如做一个企业内部的智能助手 Agent，就需要用 RAG 对接公司的知识库。工具调用与多智能体协作一个强大的 Agent 不能只靠大模型 “空想”，还得会调用外部工具 —— 比如查天气、查数据库、调用第三方 API。你需要学习工具的封装方法，设计清晰的工具描述（让大模型知道什么时候该用这个工具），以及处理工具调用的异常情况（比如工具调用失败怎么重试）。如果想做更复杂的 Agent 系统，还得研究多智能体协作，比如让一个 “规划 Agent” 拆解任务，再分给 “执行 Agent”“评估 Agent” 去完成，这就需要设计智能体之间的通信协议和任务分配机制。Agent 框架的使用与二次开发不用从零造轮子，主流的 Agent 框架（比如 LangChain、AutoGPT、AgentBuilder）已经封装了很多基础功能。你需要学会用这些框架快速搭建 Agent 原型，比如用 LangChain 的 Chain 和 Agent 组件，组合出任务流程；更进阶的是，根据业务需求对框架进行二次开发，比如自定义工具、自定义决策逻辑，这就需要你能读懂框架的源码 —— 而这又回到了传统开发的代码阅读能力上。

最近Agent岗位的面试风向变了。以前聊的是大模型能干什么，现在面试官更关心：当大模型“掉链子”的时候，你的架构怎么接住它？逃不开的架构选择：从“全能大脑”到“流水线”面试官最爱问的一类问题是：“你的Agent架构是如何权衡灵活性和确定性的？”很多人习惯设计一个全能型Agent，让它自己想、自己做。但在工业级场景下，这种“盲盒式”架构往往会被面试官质疑。现在的进阶聊法是谈“SOP（标准作业程序）的Agent化”。你是采用顺序流（Sequential）还是分叉流（Branching）？在架构中，你是否引入了“硬代码”逻辑来约束AI的胡思乱想？路由（Router）是如何设计的？是靠模型语义判断，还...

发面经攒人品1. 自我介绍2. 询问项目3. 说说布隆过滤器的原理4. 了解分布式锁其他的一些实现方式吗？5. 了解lua 脚本吗？6. 会写lua脚本 吗 ？ 口述下用lua脚本实现拿到分布式锁的功能7. 问实习8.假设我有一个任务，需要跑10000条case，去调用外部服务。我们应该怎么设计才能让他跑的又快又稳？9. 那我肯定是要等所有case都结束了之后，才能把咱们这个任务标记为结束对吧？  怎么设计去实现呢10.说说ArrayList，扩容机制？11. 它是线程安全的吗？12. 线程安全的集合有哪些？13. 实现线程创建的方式有哪些？14. 线程是通过 run 方法 还是 start方法启动的？ 两者有什么区别？15. 不管咱是继承Thread还是实现runnable或者callable，咱们可能要通过start去启动，但是在代码里不太优雅，有什么比较优雅或者合理的方式去创建或者启动一个线程吗？16.创建线程池平时用什么方法？有哪些线程池17. 说说垃圾回收算法18. 哪些对象是GC Roots？19.Thread local 底层结构是什么？20. ThreadLocal 的哈希冲突和hashmap的哈希冲突解决方法是不一样的，这个你了解过嘛？21.ThreadLocal的一些应用场景有哪些？22.聊聊事务的原理23.了解事务的隔离级别嘛？24.了解过MVCC嘛？25.分布式的持久化机制有哪些？26. RDB和 AOF哪个是可读的？27. RocketMQ如何保证消息顺序消费？28.了解其他MQ嘛？29.问了下论文情况和实习多久无手撕晚上八点面的 当晚就挂了

现在竞争焦点从"拼模型/拼 Prompt/拼 Context"升级为"拼 Harness（模型外围的运行时与基础设施）"——Agent = Model +Harness；工程师的核心能力是"驾驭复杂性、驾驭不确定性系统"，这是 30 年软件工程不变的主题。三次跃迁：Prompt Engineering (2023) → Context Engineering (2024-25) → Harness Engineering (2026)。Claude Code 是当前 Harness 的 Number One。大学生怎么学？照猫画虎：读...