拼多多 后端开发(AI) 一面

《面试题目》

1. 介绍一下实习期间负责的 Agent
2. 核心链路如何设计？
3. 如何限制 Agent 输出？仅依靠提示词为什么不够？
4. 线上 Agent 出现 Bad Case，如何定位并修复？
5. RocketMQ 的存储与投递机制是什么？
6. RocketMQ 如何实现延迟消息？任意精度延迟队列的难点是什么？
7. Kafka 和 RocketMQ 能否直接互相替代？
8. Kafka 集群如何完成控制器选举和分区副本管理？
9. Kafka 为什么能够维持高吞吐？零拷贝解决了哪些问题？
10. Kafka 消费者组发生 Rebalance 时，如何减少停顿和重复消费？
11. 消息积压数亿条时，如何扩容而不破坏局部有序性？
12. TCP 收到的应用层消息从“123”变成“132”，可能是什么原因？
13. TCP 如何处理网络层的乱序、重复和丢包？
14. TCP 的 RTO 是如何计算的？为什么不能固定设置一个超时时间？
15. epoll 在内核中如何管理监听集合和就绪事件？
16. epoll 出现 fd 复用时，为什么可能误处理旧连接事件？

《参考解析》

1. 回答AI相关问题时应结合具体项目说明如何设计Prompt、评估效果以及处理边界情况（如幻觉、超时），并展示对模型能力边界的清晰认知。
2. 这类问题建议结合自己的项目经历和岗位要求准备具体案例，突出思考过程而非死记结论，面试官更看重解决问题的逻辑。