今天分享一份大疆 AI Agent 开发岗的面试实录。整场面试节奏偏工程实战，既考 Agent 系统设计，也没放过 Java 后端与数据库的底层功底，属于典型的"全栈 + 大模型"复合考察。以下整理了面试官的提问，供准备类似岗位的同学参考。

具体面试问题

面试官主要问了下面这些问题：

1. 先做个自我介绍，当初为什么会往 AI Agent 这个方向发展？

2. 日常开发里你常用哪些 AI 辅助工具？用下来有哪些心得？

3. 假设让你从0开始搭一套 Agent 系统，你觉得哪些模块是绕不开的核心组件？

4. Agent 的记忆机制你会怎么设计？短期记忆和长期记忆各自更适合落在什么样的场景里？

5. Agent 跑任务时，如果外部工具或 API 调用遇到报错、超时之类的情况，你一般怎么设计容错和恢复的链路？

6. 有没有想过把大模型本身拉进来做异常检测、问题定位甚至自动修复？有什么优缺点。

7. 当模型开始一本正经地胡说八道（幻觉）时，你手里有哪些常见的应对手段来把影响压下去？

8. Prompt 调优除了不断堆规则和约束，你还会从哪些角度去把效果往上提？

9. 如果观察到 Agent 运行时 Token 消耗涨得异常快，你会按什么思路去排查并优化？

10. 上下文为什么要做压缩？万一压缩把关键信息给弄丢了，你打算怎么补救？

11. 你有没有真正设计或实现过 Agent Skill？一个 Skill 从构思、落地到最后验证效果，全过程要权衡哪些因素？

12. 谈谈你对 Spec Coding 和 Harness 的理解？为什么说 Harness 有可能让 Agent 在复杂任务上表现更好？

13. 讲讲你之前做过的 AI 相关项目，是从零自研的，还是在已有开源方案上做的二次开发？

14. 这个项目里最难啃的问题是什么？你具体负责哪一块？最终落地效果怎么样？

15. Java 线程池有哪些关键参数？一个任务提交进来后，线程池内部是按什么顺序处理的？

16. 如果让你重新造一个线程池的轮子，你会把设计重心放在哪些点上？

17. JVM 把一个 class 文件加载进来，完整流程是怎样的？中间经历哪几个阶段？

18. MySQL 里的 undo log、redo log 和 binlog 各自扮演什么角色？三者的区别在哪？

19. MySQL 为什么要搞两阶段提交？它本质上是在解决什么问题？

20. 手撕：把两个有序数组合并成一个有序数组。

写在最后

这份面经把 Agent 工程能力和后端硬功底揉在了一起，既要能聊清记忆、容错、幻觉、上下文压缩这些大模型落地的实际问题，也得扛得住线程池、JVM、MySQL 日志这些经典八股。准备时别只停在概念，多结合自己项目里的真实取舍去讲，才更有说服力。祝大家早日拿到心仪 Offer。

本次面试的参考答案小编也整理在了飞书文档中，关注公众号、后台回复[A040]，获取更多相关八股。

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