惨淡经营

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。

20分钟基础30分钟拷打实习，回答拉完了，偷的产出被问露馅了总结：面试官还是很有水平的，主要针对项目的追问很专业，问到我说不出来，不过最后还是给了我答案和建议1. 怎么判断单向链表是否有环？环入口怎么找？时间复杂度多少 2. 怎么判断一棵二叉树是二叉搜索树 3. 接口和抽象类区别，设计层面有什么不一样 4. Java单例模式怎么实现，双重检查锁细节 5. volatile能不能保证原子性，底层怎么实现可见性，内存屏障有几种？（具体忘记了） 6. 线程池重要参数有哪些，为什么选这几个，IO/CPU密集型线程怎么设置 7. Spring IOC是什么，解决什么问题 8. Spring Bean底层...

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

40min左右，发点面经攒攒人品1.深挖项目，具体实现细节，整个流程的设计2.对于实习项目中的实践有哪些可以缺陷和优化的点3.对大模型进行提问时有没有它的输出不符合指令的现象，是怎么解决的，举具体的例子4.有没有接触什么前沿的agent，说了openclaw，但是底层逻辑还没看5.claude code的memory三层逻辑设计，为什么这么设计6.有没有用过ai编程工具7.cursor如果上下文过长有没有性能下降的现象