后端开发面经

《面试题目》

1. 简单做一下你的个人介绍，重点讲技术栈和项目侧重
2. 为什么选择做Java结合AI Agent的方向，不做纯传统后端？
3. 你项目里的 Agent 自主决策、工具调用链路是怎么设计的？
4. 除了开源Agent框架，你了解 SpringAI 吗？说说核心作用和适用场景
5. 你的项目支持哪些自研工具封装？如何做权限、命令安全校验？
6. 开发过程中如何规避大模型幻觉？有没有做过结果校验、重试机制？
7. Java后端基础是自学还是系统学的？整体学习路线是什么？
8. 你简历AI项目居多，未来职业定位：后端工程为主还是AI应用为主？
9. 你的短链服务项目，核心难点和性能优化点是什么？
10. 平时开发更喜欢命令行操作还是图形界面？有没有做过Linux脚本自动化？
11. 你参与的竞赛项目，侧重算法、工程还是博弈策略？收获是什么？
12. 除了简历项目，最近有没有自己新做的小demo或技术探索？
13. 对比同届应届生，你的核心竞争力在哪里？
14. 日常开发常用哪些AI编程工具？有没有做过二次改造？
15. 详细说下RAG的完整流程，以及召回不准、问答跑偏怎么优化？
16. 如果让你基于Java重构轻量Agent框架，你会怎么设计整体架构？

《参考解析》

1. 算法题先写出不变量和边界条件，再分析复杂度；常见数组、链表和树问题可分别使用双指针、哈希表、递归或迭代遍历，目标是在线性或对数复杂度内完成。
2. Agent或RAG链路应记录工具调用、检索证据和失败原因；对非法参数、路由错误和超时设置校验、重试上限与可观测日志，避免把模型输出直接当作可信结果。