字节一面记录：全程深挖 Agent 项目与图判圈手撕

《面试题目》

1. 介绍你的 Agent 项目（面试大部分时间）
2. 微服务后端项目相关
3. 手撕：图的判圈

《参考解析》

图判圈要看有向还是无向，解法完全不同。 无向图用并查集最直观：遍历每条边时把两个端点合并，若发现两点已在同一集合则说明存在环（等价于「新加的边连接了同一连通分量」）；也可以用 DFS + 父节点标记，遇到已访问且不是父节点的邻居即判有环。有向图不能照搬无向图的做法（A→B, A→C, B→C 会被误判），标准解法是 DFS 三色标记（白=未访问、灰=在当前递归栈中、黑=已完成）：搜索时遇到灰色节点说明存在后向边即环；另一条路是 Kahn 拓扑排序（反复取入度为 0 的点删除），若最后仍有节点未被删除则存在环。复杂度都是 O(V+E)，实现时注意节点数大时用迭代 DFS 或显式栈避免递归爆栈，以及要处理不连通图（对所有未访问节点起搜）。

Agent 项目被深挖一小时，答题主线应该是「目标 → 架构 → 关键取舍 → 效果证据」。 常见追问包括：Agent 的整体调用链是什么（规划、工具选择、执行、观测、终止条件）、工具是怎么封装的（描述与 JSON Schema、权限与超时、结果如何限长）、如何避免死循环（步数上限、重复动作检测、外部状态对齐目标）、失败如何归因（模型、工具、上下文还是评测标准）、以及效果如何量化（任务成功率、平均步数、单任务成本，且要说清统计口径与对照组）。准备时要能现场画出循环图，并对每个模块说出「为什么这么设计、替代方案是什么、代价是什么」——面试官的追问几乎都沿着这条线。