后端/Agent 开发二面面经

#牛客AI配图神器#面试日期：不便透露 10天之内
面试时长：约 54 分钟
面试形式：线上技术面试 + 在线 Coding
岗位方向：同一面同样方向

一、整体感受
这场面试重点是本体平台的实际建设、系统设计、学习习惯，以及 AI 基础和算法实现。
比较明显的特点有：

1. 本体项目会从背景追到消费链路和收益。面试官不仅问为什么做 Ontology，还追问元数据由谁管理、消费方如何使用、柔性调用链是什么，以及业务能得到什么。
2. 会区分技术上的改善与业务上的收益。接口收敛之后，仍要解释它如何帮助业务使用 AI、如何衡量平台效果。
3. 系统设计关注高并发下的具体处理方式。延迟任务题从两个接口，一直追到轮询间隔、批量大小、多实例抢占和外部持久化。
4. 会查看真实作品。面试官现场打开了个人博客，询问文章内容、课程项目和更新习惯。
5. 学习渠道会继续追到知识掌握程度。我提到看论文后，面试官要求介绍《Attention Is All You Need》，并追问什么叫多头注意力。
   结束时，面试官评价整体表现不错、思维比较敏捷

二、自我介绍

三、实习 Ontology 平台深挖

1. 展开讲一下 Ontology 平台的技术实践和细节

2. 16 个业务本体、30 多个 Action，用什么管理？

3. 这些元数据怎么被消费？注册之后的流程是什么？

4. 什么叫“HTTP 到 JSF RPC 的柔性调用链”？

5. 平台效果怎么衡量？

6. 从业务视角看，收益是什么？

7. Ontology 是很早的概念，为什么在 AI 背景下重新受到关注？

四、实习项目的确定性规则与幻觉治理

1. 前置 JSON Schema 强校验和后置规则断言，具体怎么做？

2. 实习什么时候结束？三个多月做了哪些事情？

五、系统设计：高 QPS、可取消的延迟执行任务

1. 题目场景
   面试官要求设计一个延迟任务模块，暴露两个接口：
   1.提交任务。
   2.取消任务。
   QPS 约为 一秒一万个任务提交

2. 我的第一版方案：

3. 取消接口怎么实现？

4. QPS 较高时，怎么轮询？每次拉多少？

5. 多实例都捞到同一批任务，怎么保证不会重复执行？

6. 是否需要外部数据库持久化？

7. 从什么维度决定要不要数据库？

六、个人博客与学习习惯

1. 博客什么时候搭的？为什么文章时间更早？

2. “研究生这一年如何平衡课程、项目和持续输出”这篇文章讲什么？

3. 文中的课程项目，指个人项目还是实习项目？

4. AI 前沿知识从哪些渠道获取？学习路径是什么？

5. 你有持续读论文的习惯吗？

七、Transformer 与多头注意力

1. 看过《Attention Is All You Need》吗？讲一下亮点

2. 什么叫多头？

八、在线 Coding：组合总和

九、反问与面试官反馈

十、问题清单汇总
Ontology 平台与能力开放

1. Ontology 平台，具体怎么建设？
2. 标准化本体和 Action 的信息由什么平台管理？
3. 注册之后，前端或 Agent 如何消费这些信息？
4. 什么叫 HTTP 到 JSF RPC 的柔性调用链？
5. 平台好不好，效果怎么衡量？
6. 从业务视角看，收益是什么？
7. Ontology 是很早的概念，为什么在 AI 背景下重新受到关注？
   LLM 工程化与实习经历
8. 前置 JSON Schema 校验具体怎么做？
9. 后置规则断言如何拦截错误结果？
10. 确定性规则和 LLM 怎么分工？
11. 什么时候结束实习？这段时间主要做了什么？

延迟任务系统设计

1. 每秒约一万个任务提交，设计提交与取消接口，不直接使用成熟框架。
2. 如何组织任务时间索引、参数和状态？
3. 是否需要循环扫描到期任务？
4. 每次扫描取多少数据？轮询频率怎么定？
5. 多实例都读到同一批任务，怎么避免重复执行？
6. 是否需要外部数据库持久化？
7. 从哪些维度决定引入数据库？

个人作品与 AI 学习

1. 博客搭建时间和最早文章时间为什么不同？
2. 介绍“课程、项目和持续输出”这篇文章。
3. 课程项目是个人项目、学校项目还是实习项目？
4. 获取 AI 前沿信息的渠道和学习路径是什么？
5. 是否有持续阅读论文的习惯？
6. 《Attention Is All You Need》有什么亮点？
7. 什么是多头注意力？
   Coding 与反问
8. 组合总和，编写可运行程序并测试。
9. 时间复杂度是多少？N 表示什么？

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