MCP 面试题

阿里巴巴 AI Agent 研发一面面经

阿里巴巴 AI Agent 研发一面，先手撕最长有效括号与岛屿数量（DFS、BFS 两版），再围绕 CR Agent 的架构取舍、Workflow 与自治 Agent 选型、ReAct 与 Plan-and-Execute、Skill、MCP 与 Function Calling 的分层与渐进式加载、Harness 与框架关系，以及上下文压缩、工具兜底、多 Agent 冲突、RAG 排查和缓存一致性展开。

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。

字节 AI 全栈二面：八股一点都不问，全程项目 + AI 工具

字节跳动 AI 全栈二面面经：全程围绕 Agent 平台项目与 AI 使用习惯，考问答链路与意图识别树、MCP 工具使用注意事项与失败处理、AI 生成代码的质量兜底、工具调用结果缓存与长期偏好存储、敏感信息脱敏，最后手撕反转链表并追问线程池配置。

高斯信息技术 AI 开发工程师一面：BERT微调与LangGraph编排

高斯信息技术 AI 开发工程师一面面经：以项目深挖为主线，追问 BERT 微调与知识图谱设计，再考 Transformer、LangGraph 编排、图谱检索与 RAG 差异，以及工程广度与 AI Coding 心得。

恒生电子 AI 应用开发工程师 AI 面面经

恒生电子 AI 应用开发工程师 AI 面面经：技术侧考 Python 装饰器参数处理、InnoDB 加锁与 B+ 树范围检索、MCP 一次交互的客户端流程；AI 侧深挖上下文管理、长期记忆检索时机、RAG 与传统检索及微调的取舍、受控编辑与评估指标、LangGraph 选型与 Checkpoint 冲突。

恒生电子一面：JVM 垃圾回收、MySQL 索引与 MCP

恒生电子 2026 年 10 月 10 日一面记录，全程约 20 分钟、偏基础：先问 JVM 垃圾回收机制和 MySQL 索引的理解（哪些场景适合建索引、哪些不适合），再问 MCP 是什么，随后是实习期间的最大收获与具体工作内容，以及用 AI 开发时有没有自己的工作流（裸开发 Agent 还是搭配 skill、spec、workflow）。

理想汽车IT全栈交付培养生一面：Coding Agent 与 AI 流水线深挖

理想汽车 IT 全栈交付培养生一面：围绕 Coding Agent 使用经验，追问订阅与 API 选型、MCP 与 Skill 的差异、ai-pipeline 的节点设计与测试验收，并深挖百度实习的 Temporal 链路。

网易 Agent 开发一面：SSE 与 Streamable HTTP、MCP 版本兼容、记忆分层设计

网易 Agent 开发一面实录，30 余题几乎全落在 Agent 工程链路上：MCP 的四种传输方式适配与版本兼容、工具数量膨胀后怎么取舍、工具调用准确性、对话 Agent 的会话表与消息表设计、分层记忆与上下文压缩、缓存穿透击穿雪崩、布隆过滤器、缓存与数据库一致性、RAG 流程与准确率，最后手撕最长递增子序列，并追问项目里的子图拆分理由与 Skills 机制。

拼多多 Agent 开发一面：RAG 切块、混合检索与 BM25

拼多多 2026 秋招 Agent 开发一面面经。考点集中在 RAG 工程：切块粒度的取舍、混合检索与 BM25 原理、Top-K 噪声处理、端到端延迟优化、MCP 全链路，以及记忆机制、文档多版本共存和两道手写题。

小红书 Agent 开发一面：SSE、Streamable HTTP、MCP 版本兼容全问细节

小红书 Agent 开发一面面经：先自我介绍与拷打实习项目，再集中追问 MCP 的传输方式（SSE 与 Streamable HTTP 的区别、stdio/HTTP/SSE 适配、版本兼容、工具列表获取与上百个工具的处理）、对话 Agent 的会话表与消息表设计、记忆分层与压缩、记忆冲突与用户信息污染，以及 MQ 特性、Redis 缓存穿透击穿雪崩、布隆过滤器与缓存一致性，最后手撕最长递增子序列。

信锐网科AI应用开发二面：RAG切分、Agent评测与MCP边界

信锐网科秋招 AI 应用开发二面面经：AI 编程工具产出的代码如何判断能否合并、企业知识库 RAG 的文档切分有什么坑、怎么证明 Agent 比普通问答更有效、何时该用固定工作流、MCP 与 Skill 的边界，以及工具误调用与提示词注入的防御。

阿里云AI应用开发一面：代码找错与RAG八股

阿里云 AI 应用开发一面面经，9.16 面 9.19 挂。三道代码题：wait/notify 实现栈找错、100 元红包 10 人分且单人不超过 90、爬楼梯。面试题覆盖大模型幻觉与缓解、完整 RAG 流程与选型、MCP、几十亿商品表的库表设计。

阿里国际 AI Agent 开发岗面经合集：多 Agent 协作与记忆

阿里国际 AI Agent 开发岗两场面试：一面深挖 Agent 架构分层、工具调用原理、记忆系统分级与多 Agent 通信的不确定性治理，手撕二叉树最近公共祖先；二面围绕 Agent 自主改代码、MCP 与 Skill 的职责边界。

阿里云 AI Agent 算法一面面经全解析

阿里云 AI Agent 算法一面 20 题：KV Cache 显存估算、Agent 上下文治理与取消、MCP 调用流程、RAG 父子索引、ReAct 与 Plan 取舍、多 Agent 协作与死循环兜底，另考分布式 ID、缓存、Redis、ThreadLocal、Spring 与 TCP。

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 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。

百度 AI Agent 开发岗面经：LangGraph 架构与高并发会员保障

百度 AI Agent 开发岗四场面试题目合集，围绕 LangGraph 迁移成本、Agent 评测集设计、Harness 工程、高并发下会员优先级保障，以及 MCP 与 Skill 的区别、KV Cache、TIME_WAIT 等基础题。

百度 AI Agent 开发岗面经：记忆模块与上下文压缩

百度 AI Agent 开发岗五场面试题目合集，重点考察本地 Agent 排查异常进程与沙箱并发、长短记忆冲突、企业内部知识问答 Agent 方案、Skill 与工具调用链路、上下文压缩，以及分库分表、CAP、缓存穿透等后端基础。

百度 AI 全栈（偏前端）一面：React 与 RAG、MCP 到 Agent

百度搜索 AI 全栈（偏前端）一面约一小时：前半段是前端八股，React 与 Vue 的异同、Fiber 架构；后半段全在 AI 工程上，Agent 与 LLM 的区别、MCP 通信协议与 tools 的区别、RAG 完整流程与 chunk 颗粒度控制，最后手撕 hot100 二选一。

百度 AIGC 多模态智能体算法工程师二面：工具路由、MCP 与两道手撕

百度 AIGC 多模态智能体算法工程师二面面经，9 月 24 日。考察 Agent 与 Tool 定位、工具从十个扩到成百上千时的路由命中、MCP 与普通 API 的差异、长上下文与记忆分层，手撕滑动窗口最大值与和为 K 的连续子数组个数。

Bigo后端一面面经

Bigo后端一面面经，系统考察Java集合与并发、JVM、网络、Redis、消息队列和AI项目实践。

BIGO 后台开发 秋招二面面经

BIGO 后台开发秋招二面记录，题目集中在系统设计与 AI 工程结合的方向。包括客户端到服务端的图片安全上传链路、网关层防重放与限流设计、Skill/Agent/RAG/MCP 各层职责划分与加载顺序、客户端 AI 的模型版本升级与灰度、离线评测与线上指标体系、断网时的状态一致性和高并发行为数据上报的优先级隔离。

Binance AI 全栈开发实习一面面经

Binance AI 全栈开发实习一面面经，全程约一小时中文面。前半程围绕实习与个人 Agent 项目展开，追问多 Agent 编排、质量检查不通过怎么办、RAG 规则维护、工具体系与 MCP/skill 的理解、异步路由的设计；后半程是渐进式手撕——先写存取款模拟，再让 AI 改写代码并由候选人挑错，最后加码到允许透支的结算顺序问题。

字节跳动后端一面面经（Agent 与 MCP 方向）

字节后端一面，前半小时深挖 AI Agent 项目：底层设计优化、MCP 与 RPC 接口的区别、开发 MCP 最要紧的是什么、出参入参出错怎么防、Skill/workflow/Agent 三者的联系与区别、为什么用 Agent 而不是把能力写成 Skill、评审准确率等指标怎么算；后半段转后端八股：Redis 用 Lua 预扣减后为什么还要乐观锁兜底、消息 exactly once 下还要不要兜底、强一致与最终一致、Redis 主从同步传的是什么。最后 20 分钟两道手撕。

字节跳动前端一面校招：大模型缓存与CSS优先级

字节跳动前端校招一面，先自我介绍与实习拷打，随后连续考察大模型上下文缓存、Function Calling与MCP原理，再深入Flex布局、CSS优先级计算、原型链继承、事件循环与Cookie，最后手撕发布订阅模式。

字节跳动剪映AI前端一面面经（Agent框架+性能优化）

字节跳动剪映AI前端（base深圳）一面面经，视频面。深挖自研Agent框架的ReAct循环、多Agent拆分、上下文管理与缓存命中、MCP与Skill关系，另考察Agent卡死排查、React性能优化与防劣化，编码题LRU Cache。

150 人厂前端岗面试：八股 + AI 编程连环追问

某 150 人规模公司前端岗面试真题：从 v-if 与 v-show、for 循环性能等八股，到低代码方案选型、虚拟列表为什么不用插件、rAF 流式渲染、MCP 与 Agent 理解，再到需求排期和 AI 代码 review，问题密集且大量追问方案取舍。

合肥某头部企业 软件开发实习面试：33 题追问 RAG、MySQL 与 AI Coding

合肥某头部企业软件开发实习生面试汇总：原定半小时却追问了一个小时，33 道题几乎全围绕医疗问答项目——RAG 切分与 Embedding、BM25 与 MMR、MCP 协议、LangChain 与 AI Coding 工作流，随后是 MySQL 隔离级别与 MVCC、Undo Log、深分页、连接池、JVM 排查与 Nginx、Docker 基础。

宏图智能一面面经：Agent 工具调用、MCP 原理与 Spring MVC

宏图智能软件开发岗一面面经，9 月：先问 Agent 侧大模型调用 Tool 的原理、Tool 与 CLI、MCP 的区别及 MCP 架构，再问 Spring MVC 的请求处理流程、ER 图设计与数据库慢查询优化。

九方智投 Agent 开发一面：RAG 切块、MCP 权限与 Java 八股

九方智投 Agent 开发岗一面（2026 年 9 月 24 日）：前半场围绕知识库与 Agent——标题切割大小不均、召回率低怎么排查、RRF 原理、Plan 模式与工具调用、MCP 原理与权限控制、人工确认的边界；后半场切到 HashMap、锁与 Redis 宕机恢复等 Java 八股。

快手 AI 全栈一面（发券营销）：Agent 可观测性与线上排查

快手 AI 全栈一面（发券营销），9 月 24 日：围绕 Agent 可观测性、用户反馈答案不满意时的归因排查、Redis 分布式锁的可靠性、MCP 的适用场景与一次主站故障的定位恢复展开。

快手 后端开发一面面经（9.28）：Agent 架构、LLM 评测与 KV Cache 深挖

快手后端开发一面面经，9 月 28 日。围绕实习与 Agent 项目追问多 Agent 取舍、MCP 与本地 CLI 的区别、Agent 可观测指标、LLM as a judge 的取舍、代码知识库为何不用图，以及 KV Cache 复用、QPS 优化与零拷贝；手撕最小覆盖子串。

快手电商后端实习一面凉经

快手商业化前端面经：React Hooks 与事件循环

快手商业化前端面经，36 分钟。React 部分问 hooks、useRef 与 useState 区别及 setState 输出题；浏览器部分问状态码、协商缓存与事件循环；AI 问 MCP 与 tools 的关系，最后手撕求树深度。

上海联蔚数科 AI 工程实习生面经（Agent 八股）

上海联蔚数科 AI 工程实习生面经，约 25 分钟且几乎全是 Agent 八股，实习与后端经历一问没问。内容覆盖 harness 概念、Skills 与 MCP 的区别及数量膨胀处理、知识库、自研 Coding Agent 的上下文压缩与多 Agent 协作。

凌迪前端实习面试：Agent 搭建与 MCP 辨析

9 月 18 日凌迪前端开发实习面试，面试偏简单，主要考察对 AI 的理解和使用程度。题目包括怎么搭建 agent、agent 路由、MCP 和 function call 的区别、大模型测评怎么判断生成内容对不对。

美团AI全栈二面：AI Coding题的建模与多Agent协作框架

美团AI全栈二面面经，45分钟。面试前先做一道限时两小时的AI Coding题，面试中围绕这道题追问系统核心表怎么设计、测试用例怎么设计、状态机怎么设计，并要求现场展示与AI协作的过程；此外聊了实习亮点与转正意向、AI时代前端与客户端各自的写法差异、多Agent协作与把本地服务暴露给模型的框架，最后确认base意向与后续流程。

美团后端开发一面：Agent 项目深挖 + Java 并发八股

美团后端开发一面面经：前半场深挖实习做的数据分析 Agent，问意图识别、Skill 与 MCP 装配、渠道分发与反爬；后半场是 Java 与系统八股，覆盖 synchronized 锁标记、volatile、系统调用、TCP 挥手丢包、MySQL 日志顺序与 Redis LFU，手撕盛最多水的容器。

美团Kmart全栈一面面经：Agent项目深挖与后端基础

美团Kmart研发部全栈一面面经，围绕Agent平台接入项目连续追问，覆盖意图识别评测、读写锁与分布式锁选型、幂等与断点续传、秒杀与Redis预扣库存、ConcurrentHashMap、慢查询优化、缓存三大问题以及RAG与ReAct链路。

美团容器平台Java开发面经

美团容器平台Java开发面经，覆盖数据库与缓存、消息队列、Agent权限、RAG以及线上排障。

去哪儿 AI全栈开发实习生一面

去哪儿一面：故障诊断项目深挖与 Java 后端基础

去哪儿一面面经，净时长约 39 分钟。项目环节深挖云服务器故障诊断的数据获取与异常定义；基础考查线程池指标、Spring Bean 生命周期扩展点、三层缓存一致性、MySQL 分表与三种日志，以及 AI 辅助开发流程。

阿里巴巴淘天AI应用研发一面：Skill/MCP/Harness与缓存一致性

阿里淘天AI应用研发一面面经，9.14面试、9.17流程终止。手撕最长有效括号与岛屿数量，后面全程场景题：CR Agent为什么不用固定Workflow、ReAct与Plan-and-Execute怎么选、Skill/MCP/Function Calling的分工、Skill契约与渐进式加载、100个MCP工具怎么路由、Harness与Agent框架的关系、上下文压缩、多Agent写同一文件的冲突、RAG召回高但答案不准怎么排查，以及线程池、ThreadLocal、深分页与缓存一致性。

传音控股秋招Java一面面经

传音控股秋招 Java 一面，结合 AI 项目考察 Kafka、Spring AI、MCP、异常处理和快速排序。

小红书 大模型算法岗面经合集（二）：Redis 秒杀、MCP 与搜广推链路

小红书大模型算法岗八场面经合集（二），2026 年 3 至 4 月。深挖项目：Redis 集群 Lua 原子性、令牌桶限流、秒杀防超卖、点赞用 set 还是 zset、RAG 降幻觉怎么量化；另覆盖 nl2sql、MCP 与搜广推序列建模。

小鹏 Java 后端二面面经

小鹏Java后端二面围绕大模型应用实习、上下文压缩与幻觉治理、Dify二次开发和MCP工具展开，随后考察JVM、MySQL、AI编程工具与MyRPC项目。

迅雷 Agent 一面：RAG、MCP 与 Java 并发八股

迅雷 Agent 开发一面面经：深挖实习项目里的意图识别与记忆混乱，聊 RAG 是否过时、reranker 原理、chunk 分片、Skill 与 MCP 实现，最后是 Java 并发与 Spring 八股。

字节面经-字节跳动后端开发岗面经-05

字节Java后端开发工程师面试记录，覆盖Java、并发、MCP、Go等考点，整理了面试流程与高频问题。

字节面经-字节跳动后端开发岗面经-07

字节Java后端开发工程师面试记录，覆盖Redis、MySQL、Kafka、AI应用等考点，整理了面试流程与高频问题。

字节一面（凉经）

字节Java后端开发工程师面试记录，覆盖Java、Spring、并发、计算机网络等考点，整理了面试流程与高频问题。

7.21 北京千帧科技 AI全栈 面经 30min

某公司全栈开发工程师面试记录，覆盖Java、Redis、RAG、MCP等考点，整理了面试流程与高频问题。

同行者科技 笔试+一面

某公司Java后端开发工程师面试记录，覆盖Java、AI应用、RAG、MCP等考点，整理了面试流程与高频问题。

远景二面

某公司Java后端开发工程师面试记录，覆盖MCP、面试经验、后端开发等考点，整理了面试流程与高频问题。

8.26 快手ai应用服务端开发

快手Java后端开发工程师面试记录，覆盖Java、AI应用、MCP、面试经验等考点，整理了面试流程与高频问题。

拼多多服务端开发一面面经

拼多多服务端开发一面，重点追问代码运行时行为、JVM 与内核态切换、Agent 项目架构、MCP 粒度、埋点数据质量和端侧可观测性。

Shopee后端开发一面面经

Shopee后端一面面经，考察网络空间安全、Agent与Skill、Java和Go差异，以及合并有序数组。

小红书 AI 后端社招三轮技术面面经

小红书AI后端社招面经，技术面重点考察内容审核Agent、生态治理系统、MCP与Skill、AI Coding评审及线上故障处置，另包含HR薪资沟通复盘。

高途Java开发一面面经

高途Java开发一面面经，考察LeetCode有效括号算法题、==与equals区别、String类型判断、栈溢出/堆溢出场景，以及Spring事务注解失效场景与解决方法，并被追问对Skill和MCP的理解。

滴普科技Java日常实习一二面面经（已OC）

滴普科技Java日常实习一二面面经已OC，一面结合智能客服项目考察检索流程、重排序模型调用、文档权限隔离及MCP协议的通信方式与安全性、MCP与Skill的区别；二面考察面向对象、设计模式、单例与代理模式、数据库三大范式。

吉利科技AI后端开发面经分享

吉利科技AI后端开发面试经验分享，重点考察AI Agent设计、状态机应用、记忆管理策略以及MCP协议与Skill设计理念。涵盖Python技术栈下Agent交互逻辑、任务规划与流程编排等实战场景。

美团AI全栈开发日常实习一面分享

美团AI全栈开发日常实习一面面经，面试重点考察大模型Agent架构设计、记忆机制（短期/长期记忆）、MCP协议对比及渐进式披露实现。面试包含项目深度拷打、代码演示及LeetCode链表算法题。

阿里 AI 产品经理实习一面面经

阿里 AI 产品实习一面，深挖多维权限、MCP、大模型与传统模型差异、RAG 链路、微调选型和日常 AI 产品使用。

抖音AI产品经理一面面经

抖音AI产品经理面经，涵盖项目与论文深挖、AI产品输入输出、北极星指标、0到1产品节点、Coze与Manus评价、MCP及模型训练方法。

抖音AI产品实习一面面经

抖音AI产品实习一面围绕项目复盘、产品从0到1、Coze改进方向及MCP、SFT、预训练和强化学习等基础概念展开。

赢时胜Java后端开发线下面试经验

赢时胜Java后端开发面试分享。面试形式为2对2群面，考察重点涵盖项目实践与Java基础，包括索引失效场景、synchronized锁实现原理、以及对RAG和MCP等前沿技术的理解。适合准备Java后端面试的求职者参考。

百度后端一面面经

百度Java后端开发工程师面试记录，覆盖Java、Redis、MySQL、并发等考点，整理了面试流程与高频问题。

腾讯微信后端一面，问麻了！！！

腾讯Java后端开发工程师面试记录，覆盖计算机网络、AI应用、MCP、数据库等考点，整理了面试流程与高频问题。