【B站】【Agent 开发】【暑期实习三面】面经（八股+大模型项目+手撕）

海外一年制硕士，投递 B站 Agent 开发暑期实习，三面技术面，面试官是 Agent 平台组的资深工程师，全程约 70 分钟，无笔试，直接视频面。

题目摘要

• Go 语言基础：slice 扩容机制、map 并发安全问题、defer 执行顺序与返回值交互、context 在 Agent 请求链路中的取消传播
• MySQL / Redis 八股：聚簇索引与回表、EXPLAIN 中 type 字段的等级含义、Redis 大 key 与热 key 的排查与治理、缓存穿透/击穿的工程解法、Redis 分布式锁的续期问题
• Agent 项目深挖：RAG 检索链路中 chunk 策略与召回率的关系、Function Calling 的 schema 设计与失败重试、多轮对话的上下文窗口管理、推理成本优化（模型路由、缓存、prompt 压缩）
• 手撕算法：LRU 缓存。题意：设计一个满足 LRU 淘汰策略的缓存结构，支持 get(key) 和 put(key, value)，要求均摊 O(1)。关键思路：哈希表 + 双向链表，哈希表存 key 到链表节点的映射，链表头部放最近使用，尾部放最久未使用，put 时若容量超限则删尾节点并同步删哈希表条目；Go 里用 container/list 或手写哨兵节点均可，注意 get 命中后要把节点移到头部。

项目深挖

简历上写了一段基于 RAG 的客服知识库 Agent，面试官在这块追问最多，记录三个有代表性的问题。

追问一：你的 RAG 链路里 chunk 是怎么切的？召回率不达标时你怎么定位是切分问题还是 embedding 问题？

参考回答方向：先说清切分策略——按语义段落切、固定 token 窗口加重叠、还是按标题层级切，各自的适用场景。定位问题时要能拆开看：如果 top-k 召回的 chunk 本身就不包含答案，那是切分粒度或 embedding 语义匹配的问题；如果召回了正确 chunk 但最终回答错，那是 rerank 或生成阶段的问题。可以提用标注集算 recall@k 和 MRR，把切分参数（窗口大小、重叠长度）当超参做网格实验。面试官想听的是你有没有量化排查的意识，而不是拍脑袋调参。

追问二：Function Calling 里模型返回的参数格式不对、或者调用了不存在的函数，你怎么处理？

参考回答方向：分三层。第一层是 schema 设计，参数用 enum 约束取值范围，必填项和可选分开，描述写清楚单位；第二层是解析容错，对返回的 JSON 做校验，字段缺失或类型不符时走兜底而不是直接抛异常；第三层是重试策略，把错误信息拼回 prompt 让模型自我修正，但要设最大重试次数防止死循环。可以补一句：线上会记录每次 tool call 的入参出参和成功率，异常样本回流做 few-shot 示例。这题考察的是工程鲁棒性，不是模型能力。

追问三：多轮对话上下文越来越长，token 成本和延迟都上去了，你怎么优化？

参考回答方向：几个手段可以组合。一是滑动窗口加摘要，近期对话保留原文，早期对话压缩成摘要；二是按相关性裁剪，用当前 query 和历史的相似度决定保留哪些轮次；三是分层缓存，system prompt 和固定知识走 prompt caching，重复 query 命中语义缓存直接返回；四是模型路由，简单意图走小模型，复杂推理才上大模型。要能说出每种的代价——摘要会丢信息，裁剪可能误删关键上下文，缓存有一致性问题。面试官在意的是你知不知道该在什么场景下用哪种，而不是堆名词。

准备建议

1. 把简历上的 Agent 项目拆成「决策点 + 数据」来准备。不要只讲做了什么，要准备每个技术选型背后的对比：为什么用这个切分策略、为什么选这个向量库、成本降了多少、召回率从多少提到多少。面试官会顺着任何一个数字往下问，没有数据支撑的描述很容易被问穿。

1. 八股不要背结论，要能讲清「为什么」和「线上怎么用」。比如 Redis 分布式锁，背得出 SET NX EX 不够，要能说清锁过期但业务没执行完怎么办（看门狗续期或 Redisson）、主从切换丢锁怎么兜底。MySQL 索引同理，能画出 B+ 树结构、说清最左前缀在联合索引里怎么生效，比背 type 等级有用。

1. 手撕题按「模板 + 边界」准备，不要只刷数量。LRU、LFU、拓扑排序、单调栈、二叉树层序这几类高频题要练到能默写，且主动处理边界：容量为 0、key 不存在、重复 put 同一个 key。写的时候边写边讲思路，面试官看重的是沟通和代码习惯，不是闷头写完。

三面结束当天收到 HR 反馈，评价是「项目细节扎实，八股有深度」，三天后约了交叉面。

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