ReAct 面试题
共 22 篇真实面经 · 涵盖 百度 / 字节跳动 / 快手 / 顺丰 / 中科曙光 等 12 家公司
百度 Agent 算法岗一二面面经：Agent 架构、上下文管理与 Skill 设计
百度 Agent 算法岗一面二面面经：一面从 Agent 核心模块与主流框架问起，覆盖 ReAct 与 Plan-and-Execute 的差异、海量工具下的 Token 爆炸与工具乱选治理、Agentic RL 的动机、全方位评测维度、单 Agent 与多 Agent 取舍以及上下文溢出方案，手撕翻转整数；二面转入源码阅读（OpenClaw、Claude Code）、记忆与上下文管理实现对比、工具错选根因、自定义 Skill 结构，并要求设计「预订明日上海机票」的完整链路与任务停滞的异常处理，手撕单词拆分。
百度 Agent 算法岗一二面面经：Agent 架构、上下文管理与 Skill 设计
百度 Agent 算法岗一面二面面经：一面从 Agent 核心模块与主流框架问起，覆盖 ReAct 与 Plan-and-Execute 的差异、海量工具下的 Token 爆炸与工具乱选治理、Agentic RL 的动机、全方位评测维度、单 Agent 与多 Agent 取舍以及上下文溢出方案，手撕翻转整数；二面转入源码阅读（OpenClaw、Claude Code）、记忆与上下文管理实现对比、工具错选根因、自定义 Skill 结构，并要求设计「预订明日上海机票」的完整链路与任务停滞的异常处理，手撕单词拆分。
字节跳动 Agent 开发面试：Harness 设计、上下文管理与长任务排查
字节跳动 Agent 开发岗面试记录：围绕自研 Harness 与 LangChain 的区别、Agent Loop 与状态管理、上下文与长期记忆、工具调用容错、多 Agent 协作和长任务排查展开约 30 道追问，另有一道合并嵌套 JSON 的手撕题，并延伸到 HTTPS 加密、进程与线程、ThreadLocal、Spring 容器、MySQL 去重等基础题。
快手 AI Agent 开发凉经：如何定义 Agent？
快手 AI Agent 开发面经：先考对 Agent 本质的理解与 ReAct 在工程实现上的要点（循环驱动、上轮结果传递、单独管理的状态与停止条件），再深挖 Skill 与 workflow 的对比与好 Skill 的判据、高合规场景下的越权风险、Skill 的验证与低成本大规模评测，以及工具失败与任务中断后的状态保存与恢复，最后手撕反转链表并追问线程池。
顺丰 AI 全栈一面：ReAct 循环、缓存命中率与知识库 pipeline
顺丰 AI 全栈一面面经（10 月 8 日），半小时无手撕无八股，面试官主问 AI 与实习：ReAct 循环的实现与终止条件判断、最大迭代次数的定法、实测最复杂任务，以及 prompt caching 与 KV Cache 的原理和命中率优化；后半段深入供应链知识库建设，追问 LM Wiki 从 raw 文档抽 concept/实体/边的 pipeline、节点变更的影响面分析、多语言翻译插件为什么用 ES 做语义召回。
中科曙光 AI Agent 一面
中科曙光 AI Agent 一面面经（2026-10-08 17:30）：从实习与项目的关系开始，围绕 Agent 项目本身连续追问——数据来源与测试过程、系统运转流程、工具如何闭环与选择、提示词与约束怎么写、多次工具调用怎么支持、Agent 循环怎么处理、ReAct 怎么做、RAG 知识库流程、取不到数据怎么排查、Agent 分几个模块、不用框架要手写哪些部分。
月之暗面 Agent 应用开发：上下文超限，连追五层
月之暗面 Agent 应用开发面经：围绕 Agent 核心模块与 Harness 理解、ReAct 与 Plan-and-Execute 的取舍、多 Agent 并行状态管理与隔离、工具数量与返回结果的上下文治理、上下文超限后的摘要与分块跨块关联、工具失败重试、沙箱安全与 Prompt Injection 防范，最后手撕 LRU Cache。
百度智能体算法二面：工具调用语义校验与状态机
百度智能体算法二面记录，围绕 Agent 工程化：工具调用参数「类型对语义错」的分层校验、重试卡死与循环调用的兜底、CoT/ReAct/Plan-and-Execute 选型、长上下文硬约束保持，以及图片理解 Agent 的评测与排查。
百度后端开发一面凉经 全程 AI 八股
百度后端开发一面凉经，作者主攻 Java 八股却几乎全被问 AI：Spring AI Alibaba 选型、ReAct 与 Plan-Execute-RePlan、Function Calling 与 JSON Schema、流式半截 JSON、多 Agent 派发与上下文超限，另有 RAG、Lua 抽奖、HashMap 与手撕螺旋矩阵。
字节一面 Agent 岗：ReAct、幂等与上下文压缩连环追问
字节跳动 Agent 方向一面面经，围绕一个复杂 Agent 项目连环追问：架构分层、ReAct 实现与结构化输出、tool call 非法参数的校验重试、超时与幂等 key 设计、上下文压缩与任务恢复，最后手撕嵌套 JSON 合并。
字节后端二面：Agent 优化、ReAct 伪代码与四道手撕
字节后端二面面经（9 月 30 日），无反问、面试完当场懵。问题集中在实习项目里 Agent 的底层优化、ReAct 循环的伪代码实现、线程池代码 CR、HashMap 与数组为什么是 O(1)、以及 MySQL 深分页优化，另有四道手撕：ReAct 伪代码、线程池 CR、深分页改写、求第 n 个素数。
CVTE 应用软件开发一面+HR 面：ReAct、SSE 与网络八股
CVTE 应用软件开发岗 9 月 15 日技术面加综合面记录：围绕 ReAct 与 Plan、Multi-Agent 的选型展开，深挖 SSE 原理与流式输出实现、域名解析到页面渲染的全链路、拥塞控制与流量控制，并手撕高精度加法与买卖股票。
度小满 Agent 开发一面：ReAct、多 Agent 与记忆系统
度小满 Agent 开发一面约 50 分钟，围绕自研 Agent 框架深挖 ReAct 主循环、工具调用被打断、多 Agent 分工与上下文隔离、记忆系统、执行幻觉与上下文压缩，并手撕 IP 地址解析。
快手 AI 应用二面：Agent 平台的效果评估与协作方式
快手 AI 应用二面面经（9.15）：先问实习与转正情况，再从「你怎么理解 AI 技术栈」切入，考 ReAct 与 Plan-and-Execute 的适用场景与组合方式，随后深挖 Agent 平台项目——你个人改了什么模块、平台服务谁、如何考核、需求从哪来、上线收益与人效如何衡量、上下文错用与漏召的典型 case 是否可复用，最后追问模型接入与部署、推理成本、团队分工以及 AI Coding 的质量与多人协作。
美团 AI 应用开发一面：Agent 平台架构与 ReAct 编排
美团 AI 应用开发一面面经，深挖实习的 Agent 平台：意图识别树、ReAct 与 Plan-and-Execute 的取舍、重规划策略、工具超时重试与幂等、混合检索 RRF 融合，最后是 AI Coding 工作流和岛屿数量手撕题。
淘天集团 Agent 算法一面：SFT 超参、Muon 与 KV Cache
淘天集团 Agent 算法一面：任务合成与清洗、bad pattern 重采样、RL 轨迹压缩与 SFT 超参，考 Adam 与 Muon 的区别、ReAct、KV cache 为什么只缓存 K 和 V，并用 torch 手写多头注意力。
微信 Java后端秋招一面面经
微信 Java后端秋招一面面经，面试涉及 Agent 架构、Java 并发、Spring 底层、Redis 分布式锁、配置热更新和 JUC 编程；已获取正文包含自我介绍与 ReAct 机制问题。
字节跳动后端开发实习生二面面经
字节跳动后端开发实习生二面面经（2026.6.15），面试官从技术需求和实际场景出发深挖两个项目，考察知识入库流程、RAG效果对比、ReAct范式选型理由、Java反射机制应用场景，并有手撕SQL打印菱形图案的编程题。
快手后端开发实习生一面面经
快手后端开发实习生一面，围绕Agent项目的长期记忆架构、向量检索与关键字检索原理、ReAct实现，以及Redis、JVM内存、MySQL慢SQL排查等基础展开。
上海自研小厂Java开发一面面经（含AI应用考察）
上海某自研小厂Java一面，亮点是含AI应用考察（ReAct框架终止信号、KVCache原理、工具调用失败处理）。同时覆盖Java基础、锁对比、场景题（缓存宕机恢复、服务兜底）、代码题（单例模式、有效括号）。
字节跳动抖音AI全栈开发一面面经（三面已挂）
字节跳动抖音AI全栈开发一面面经，时长42分钟，深挖智能体ReAct模式执行流程、死循环成因与三层防护机制设计、原子状态机与三层记忆架构，以及记忆召回的隔离与准确性保障，Java基础考察类加载器等JVM知识点。
美团实习AI后端开发一面面经
美团AI后端开发实习生一面面试，重点考察AI Agent架构设计、ReAct范式实现、MCP协议理解及长短期记忆机制。同时考察了Redis过期淘汰策略、Java基础及AI辅助编程工具的使用与规范。
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