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共 18 篇面经 · 技术岗 / AI Agent 开发 / AI 应用开发(Agent 方向) / 后端开发 / Java后端开发
蚂蚁集团二面面经(CIO 线):CLI 编译分发、Skill 设计与 AI 时代的内部基建
蚂蚁集团 CIO 线(企业数据资产上下文工程、数据侧内部基建)二面面经,全程约 37 分钟:围绕在 Shopee 的实习感受与离职原因、CLI 的编译与分发链路、Skill 的设计、三段实习对比、转正与 offer 情况,以及 AI 与企业基建的关系。
蚂蚁集团 AI Agent 开发复活赛二面:CR Agent 三级架构深挖
蚂蚁集团 AI Agent 开发岗复活赛二面:以候选人亲手做的风控归因 Agent 为主线,围绕 Markdown 记忆管理与 RAG 的取舍、语义匹配准确性与匹配错误的兜底、Agent Teams 与 Workflow 编排的对比、多工具调用的执行流程与顺序、function calling 的底层机制、短期与长期记忆的实现、MCP 解决什么问题,深挖三级 Agent 架构的分层理由与上下文传递;另考多模态文档解析的早中晚融合取舍、纯视觉模型改造为 VL 模型要重设计哪些模块,手撕二叉树最近公共祖先,面试通过进入后续流程。
蚂蚁二面:Agent Runtime、读写鉴权与 AI Native 转型
蚂蚁二面 13 问:Agent Runtime 设计、知识库与 Skills 的分工及覆盖验证、读写操作的鉴权与风险控制、长任务中 Plan 的作用,以及 AI Native 分阶段规划与自研 Agent 还是做插件的取舍。
蚂蚁集团后端开发面经合集:分布式锁、缓存与 AI Coding
蚂蚁集团后端开发方向五场面试合集:围绕 Redis 分布式锁与 Lua 原子性、CAS 乐观锁的局限、缓存更新策略与读写顺序、Redisson 看门狗、短链系统的读写瓶颈与优化,以及 ES 与 MySQL 一致性、embedding 选型与 RAG 数据过期;Java 侧考 JVM 分代与 GC、线程池参数与有界队列、HTTP 协议与 Cookie、MySQL 引擎与慢查询,并追问 AI Coding 的阶段划分、Plan 模式以及 Agent、Skill、上下文管理与快慢思考。
蚂蚁集团后端开发面经合集:网络协议、锁升级与 AI 工程
蚂蚁集团后端开发岗五场面试合集:一面覆盖 URL 到渲染的完整链路、TLS 与 CA 信任链、Synchronized 锁升级、线程池参数与 B+ 树/Redo Log,并追问 LangChain4j、MCP 与 Skill;后续几面聚焦幂等 ID 与 TCC、可用性治理,以及大文件 Top10、分布式限流与分布式 ID 等设计与手撕题。
蚂蚁集团后端开发面经合集 03:交易一致性与高并发设计
蚂蚁集团后端开发岗 4 场面经合集,主线是交易链路的状态一致性与对账:围绕重试幂等、单边成功处置、多线程对账与线程安全展开,并覆盖缓存与 DB 一致性、分库分表幂等、索引设计,以及秒杀架构、JVM、Spring 等常考点。
蚂蚁集团 Java 后端面经合集 04:AI 工程与系统底层
蚂蚁集团 Java 后端 6 场面经合集,覆盖面很宽:从 Spring AI 与 MCP、SSE 断点续传、阻塞与非阻塞通信,到 C++ 锁与原子操作、断电日志可靠性、数据库隔离级别与分布式锁,再到 LRU/LFU 手撕与内存数据库、时序数据库、OLTP 与 OLAP 的追问。
蚂蚁集团 Java 后端面经合集 05:秒杀项目与分布式事务
蚂蚁集团 Java 后端 6 场面经合集,以「黑马点评」项目为轴:Redis 库存扣减与 Lua 原子性、消息队列秒杀、延迟队列取消超时订单、缓存三兄弟与一致性补偿;另含集合与线程池、CAS、HTTPS/TLS 加密体系、2PC 与 Raft 等分布式事务协议及手撕算法。
蚂蚁集团大模型算法岗面经 01:多模态与 Agent 合集
蚂蚁集团大模型算法岗面经合集(八场):多模态监督粒度、反向 KL、GRPO 与 DAPO、奖励黑客与视觉 token 压缩,另含二级缓存、MQ 幂等、RAG 检索评测、Prefill/Decode 分离与 GQA、KV cache。
蚂蚁集团大模型应用面经合集:业务中台与 RAG 知识库
蚂蚁集团大模型应用方向四场面试合集:一面围绕跨境售后工单中台,追问单机迁集群的典型问题、幂等 Token 与雪花算法时钟回拨、订单状态机中间态与评论分库分表热点治理;后三面深挖 RAG 知识库的采集更新、静态知识库与动态检索取舍、图 RAG 实体一致性,以及 Agent Memory 分层晋升与 Spring AI 记忆机制。
蚂蚁集团大模型算法面经合集:并发基础与训练推理
蚂蚁集团大模型算法岗六场面试合集:一面以线程池、锁与 JVM、索引与 B+ 树、Redis 与秒杀链路打底,二面追问线索评分 ROI、Prompt 强制 JSON 输出与幻觉兜底、800ms 链路拆解;后几面深入 MLA 与 KV Cache 优化、蒸馏数据清洗与 w8a16 量化,以及 PPO/GRPO 的损失、KL 估计与 rollout 资源关系。
蚂蚁集团大模型算法岗面经
蚂蚁集团大模型算法岗多轮面经汇总,重点考察 PPO/GRPO 的四个模型与损失函数、KL 估计方式、rollout 与 batchsize 的资源关系、拒绝采样、Agent 记忆系统设计与 vLLM 推理加速,另有 RAG 混合检索与术语消歧、LoRA 微调层选择、高并发低延迟部署等落地问题。
蚂蚁集团大模型算法岗面经合集:RAG 与 Agent 工程
蚂蚁集团大模型算法岗五场面试合集,覆盖意图识别、RAG 流程与优化、Function Call 原理、Agent 与 MCP 概念、Java 线程池与并发基础、秒杀与转账场景的锁和事务设计、HTTPS 安全机制及线上稳定性保障。
蚂蚁集团测试开发岗面经合集:智力题、支付测试与八股
蚂蚁集团测试开发岗六场面试合集,覆盖智力题与手撕编程、扫码支付与转账场景的测试点设计、幂等与多表事务验证、进程线程协程与数据结构八股、计算机网络分层、MySQL 索引与事务,以及 Spring 依赖注入与 RPC 基础。
蚂蚁集团 ai客服产品经理一面面经 攒人品
蚂蚁集团产品经理面经,原帖记录了一面中的核心追问,重点涉及AI产品、数据分析、项目深挖、产品经理等内容,适合准备相关岗位面试时参考。
蚂蚁集团Agent后端开发一面凉经
蚂蚁集团Agent后端开发一面面试经验,重点考察大模型Agent架构设计、Java基础(重写equals/hashCode、线程安全)、MySQL事务机制(幻读/隔离级别)及死锁处理,适合准备大模型研发或后端岗位的求职者参考。
蚂蚁智能体与大模型暑期实习一面面经
蚂蚁集团智能体与大模型部门Java后端暑期实习一面面经。重点考察JVM内存模型与垃圾回收、Redis应用场景、MySQL索引原理、ThreadLocal内存泄漏排查、RocketMQ事务消息及数据库与ES的一致性处理。
蚂蚁集团Java社招一面面经
蚂蚁集团Java社招一面面经。面试涵盖了项目重构、系统并发QPS、AI编程工具的应用实践、幂等性实现逻辑、分布式事务TCC机制以及系统可用性治理等核心技术问题,考察候选人在高并发业务场景下的工程落地与架构思维。