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WRITING / 2026

FDE & AI Agent 面试

约 4 分钟

一公诉的 FDE & AI Agent 面试题集

一、 Agent 与 RAG 架构设计题

  1. 超长文本合同审查 Agent 系统设计

    假设你担任项目经理，现有一个超长合同风险审查的场景：合同文本长达几十万字，需要严格依据国家法律法规及企业内部规章制度来判断是否存在违规风险。针对超长文本导致的“上下文精度丢失”以及“前后文条款不符/逻辑矛盾”等核心痛点，请设计一套能精准摘出风险条款的 Agent 系统。

  2. 多智能体（Multi-Agent）架构设计与状态管理

    请设计一个多 Agent 协同的合同审查系统（例如由主 Agent 配合负责文档解析、向量入库、案例检索和总结归纳的多个子 Agent）。在任务链条中，上游 Agent 执行完毕后需将参数传递给下游 Agent，请问整个任务链条的状态管理机制该如何设计？

  3. Multi-Agent 容错、降级与重试机制

    在 Multi-Agent 协作过程中，若某个子 Agent 执行任务或调用外部工具（API）失败，系统应采取怎样的重试与降级策略？在自动重试机制中，如何避免发生数据重复写入或系统死循环？

  4. RAG 中的检索重排（Rerank）机制与痛点解决

    请解释什么是检索重排（Rerank）？它的核心定义与实现机制是什么？在 RAG 场景中，重排能够起到什么作用？它是否能从根本上解决大模型上下文过长的问题？

  5. 查询改写（Query Rewriting）与多路检索的利弊分析

    在 RAG 检索中，什么是问题改写/多路向量检索？请说明其落地实现逻辑。在实际业务中，为什么问题改写有时反而会引入过多噪声并降低最终召回率（Recall）？

  6. 意图识别（Intent Recognition）机制

    在开发 AI / Agent 项目时，是否设计或使用过“意图识别”模块？请说明意图识别的作用（例如判断是调用知识库、执行外部工具，还是基于历史上下文直接回答），以及在工作流（如 Coze/Dify 节点）或代码中是如何实现的？

二、 大模型与多模态/向量数据库基础题

  1. 向量数据库原理与传统数据库对比

    请说明向量数据库（Vector Database）与传统关系型数据库（RDBMS）的核心区别是什么？向量数据库的相似度检索原理是什么？常见的相似度衡量指标（如余弦相似度、欧氏距离、点积）各有什么优缺点？

  2. 大模型核心生成参数调优（Temperature / Top-P / Top-K）

    请解释大模型采样参数中 Temperature（温度）、Top-P 和 Top-K 的具体含义与作用。在法律合同审查这种要求极高严谨性、低幻觉的场景下，温度参数应该如何设定？为什么？

  3. Embedding 嵌入模型概念与参数

    请解释文本嵌入（Embedding）模型的作用与工作原理。在选择或使用 Embedding 模型时，需要重点关注哪些关键参数（如向量维度、最大文本长度等）？

  4. ASR 与 TTS 语音技术应用

    请说明 ASR（自动语音识别）与 TTS（文本转语音）模型的核心作用与区别。在语音克隆或声音交互项目中，通常结合哪些技术栈或服务实现？

  5. 数字人与多模态生成（生图 / 生视频）

    是否了解或接触过生图、生视频及“数字人（Digital Human）”项目？一个完整的数字人系统通常由哪些技术模块构成？

三、 计算机网络与容器化（DevOps）题

  1. 计算机网络地址与 CIDR 子网划分

    请分析以下三个 IP 地址/网段表达方式的含义与区别：

    1. 192.168.1.0/24
    2. 192.168.0.1/32
    3. 221.37.58.1/32

    请分别说明它们各代表什么（如网段掩码、单主机地址）、属于哪一类 IP 地址分类（A/B/C类），以及各自的应用场景。

  2. Docker 虚拟化实现原理

    Docker 容器虚拟化（容器化）的核心实现原理是什么？它依赖 Linux 内核的哪些关键技术？它与传统虚拟机（如 KVM、VMware）的虚拟化机制有何本质区别？

  3. Docker 资源监控与挂载卷排查

    1. 在 Docker 中，如何查询某个运行中容器的资源占用情况（内存、CPU、网络 I/O 等）？
    2. 当容器启动很久后忘了宿主机与容器内部目录的挂载映射（-v 卷挂载）关系时，应使用什么命令来排查和查看容器的元数据与目录挂载情况？
    3. Docker 常见的网络模式有哪些（如 Bridge 桥接模式、Host 模式、None 模式）？各自有什么区别与适用场景？

四、 工程实践、调试与基础技术题

  1. 隐蔽 Bug（无报错、无日志）的排查思路

    在实际开发中，如果遇到“程序代码不报错、日志里也没有任何异常信息，但程序运行结果就是不符合预期”的隐蔽 Bug，你的排查思路和诊断步骤是什么？

  2. AI 辅助编程工具与工作流

    在日常编码与项目开发中，主要使用哪些 AI 辅助编程工具（如 Codex、Cursor、Trae 等）？手写代码与 AI 生成代码的占比是多少？

  3. Java 后端开发基础

    在传统应用开发中，对于 Java 语言及相关后端技术栈是否有过了解或项目实战经验？

五、 SQL 数据库实操题

  1. 电商售后与未入库退货订单查询

    背景： 电商系统中包含四张表：订单表、售后单表、京东仓库入库表、GW仓库入库表（注：仓库入库表仅记录已成功退货并完成入库的记录）。

    题目： 请编写一段 MySQL 查询语句，找出“已产生实质性退货行为（售后申请已通过、且已产生退货运单号），但相关货品尚未成功退回/回到任何一个仓库”的所有订单。