分页题目
后端开发工程师相关题目第 2 页
RAG 知识库如何做定期维护，什么时候应选 RAG 而不是 SFT？
这题考 RAG 知识库生命周期治理和 RAG/SFT 方案选择，回答要把数据更新、质量评估、检索效果和模型改造边界分开。
Agent 短期记忆应何时抽取、存放到哪里，并如何拼进 System Prompt？
这题考 Agent 短期记忆的工程链路，回答要区分对话缓冲、摘要、抽取事实和工具状态，并说明抽取时机、存储位置、Prompt 拼装顺序、预算控制和失效规则。
同题还出现在 2 个公司岗位
Agent 记忆出现过期或冲突事实时，如何更新、覆盖和回溯？
这题考 Agent 记忆过期和冲突事实的治理，回答要覆盖事实版本、来源置信度、用户确认、覆盖规则、tombstone、审计回溯和 Prompt 侧只使用当前有效记忆。
同题还出现在 1 个公司岗位
Agent 中模型调用、本地函数调用、MCP 调用和 Skill 调用有什么区别？
这题考 Agent 调用边界设计，回答重点是模型调用、本地函数调用、MCP 调用和 Skill 调用在调用方、协议、信任边界、生命周期和失败处理上的区别。
同题还出现在 1 个公司岗位
Claude Code 类代码 Agent 的 Memory 三层设计如何区分短期上下文、项目知识和长期偏好？
这题考代码 Agent 的记忆分层设计，回答重点是短期工作上下文、项目知识和长期偏好三层如何分工，以及如何更新、检索、隔离和防污染。
如何手写一个 Skill 系统，支持注册、发现和调用本地能力？
这题考手写 Skill 系统的最小实现，回答重点是注册、发现、参数校验、权限控制、调用分发、错误处理和可观测 trace。
AI Coding Agent 从用户输入到完成任务的完整链路是什么，如何经过上下文构建、计划、工具调用、代码修改和验证？
这题考的是 AI Coding Agent 的端到端运行时理解：候选人要能把自然语言需求如何变成可验证代码改动讲清楚，包括上下文、计划、工具、修改、测试和回滚闭环。
AI Coding Agent 如何从人工逐步确认切换到自主执行，权限、审批策略、风险护栏和回滚机制应如何设计？
这题考 Agent 自主化的安全工程：不是简单关闭确认按钮，而是用风险分级、最小权限、策略审批、沙箱执行、自动验证和回滚审计来决定哪些动作可以自动做。
同题还出现在 1 个公司岗位
公开群聊搜索排序如何设计，如何结合群名称/内容相关性、活跃度、用户兴趣、质量安全和多样性信号决定排名？
这题考搜索排序系统设计：候选人要能从召回、相关性、质量安全、个性化、多样性和评估指标出发，设计公开群聊搜索的排名策略。
给定群聊数据表，如何为公开搜索排序设计群聊特征提取系统，并从 UID、群主、兴趣、活跃度等字段构建可用特征？
这题考特征工程和数据系统设计：要能把原始群聊表变成可供搜索排序使用的群、用户、群主、兴趣、活跃度、质量和实时特征，并保证一致性、可解释性和可监控。
大语言模型的 next-token 预测过程是什么，输入 token、上下文、logits/概率分布和解码策略如何共同产生回答？
这题考 LLM 推理基本原理：候选人要能从 tokenization、Transformer 上下文建模、logits、softmax 概率和解码策略讲清楚回答是如何逐 token 生成的。
同题还出现在 1 个公司岗位
VikingDB 这类向量数据库如何设计核心链路，向量写入、ANN 索引、元数据过滤和查询召回如何协同？
这道题考察对向量数据库核心链路的系统设计能力，而不是背某个产品未公开实现。回答要从写入、向量化、分片、持久化、ANN 索引构建、增量更新、元数据过滤、查询召回、重排和运维指标串起来，说明向量、原始文档、元数据和索引如何保持一致。关键是讲清近似召回与过滤条件的协同：先过滤、后过滤、混合过滤各有什么代价；写入与索引的实时性、删除更新、分布式扩展、一致性和评估指标如何设计。
业务 Agent 的评测流程应该怎么设计？如果工具被多调用但不影响最终结果，应该用哪些指标描述冗余工具调用？
这题考业务 Agent 评测，不是简单统计工具调用次数。关键是判断某次工具调用是否带来新增信息、状态推进或风险降低，再用 trace、反事实回放和人工标注校准冗余工具调用指标。
Agent 工具调用限制中间件应如何设计，才能约束候选工具范围、调用预算、权限校验和循环停止条件？
这题考 Agent 工具调用限制中间件。重点是 runtime/executor 如何通过 allowlist、预算、权限、参数校验、循环检测和停止条件约束工具调用，而不是只在 prompt 里提醒模型少调用。
智能运维助手中，Planner/Executor/Supervisor 多 Agent 模式相比单 Agent 有什么优势、边界和适用场景？
这题考智能运维助手的多 Agent 分工。回答要比较 Planner、Executor、Supervisor 与单 Agent 的差异，并说明适用场景、边界和工程代价。
多跳推理或复杂逻辑查询需要多次 RAG 时，如何优化检索编排、上下文预算、证据聚合，并处理权限隔离与知识时效性？
这题考复杂 RAG 架构。回答要讲多跳检索编排、子问题拆解、上下文预算、证据聚合、权限过滤、知识时效和可审计输出。
航旅排障智能体如何把航班、订单、改签和退款等诊断步骤编排成可回放工作流，并对高风险写操作做权限、确认和审计控制？
这题考场景化 Agent 系统设计。回答要讲航旅排障链路、Planner/Executor 通信、结果回传、权限确认、审计和误操作防护。