AI Agent 研发工程师面经

<blockquote style="border-left: 4.0px solid rgb(240,240,240);padding-left: 12.0px;color: rgb(153,153,153);margin-left: 0.0px;"> 岗位：AI Agent研发工程师 - AI算力基础设施 方向：Agent Infra / Agent Runtime 届别：27秋招 2026.9.17 </blockquote> 整体面试偏 Agent Infra + 后端基础，Agent 相关的问题问得比较系统，后面又集中考察了 MySQL，最后一道手撕 LRU。 项目深挖部分涉及个人实习经历，这里就不展开了，主要整理一下比较通用的技术问题。

什么是 Agent Loop？ 构造一个 Agent Loop 主要需要哪些模块？ Agent Harness 最重要需要解决的问题是什么？ 了解哪些 Agent 开发框架？ LangChain 和 LangGraph 有什么区别和关联？ 使用 LangChain 构建 Agent 时主要有哪些模块？ Agent Memory 通常如何分类？ 对 MCP 了解多少？ MCP 主要解决什么问题？ 是否了解 Skill？ 对 E2B 了解多少？ 是否使用过 E2B SDK 或类似的 Sandbox 方案？ 这部分基本是沿着 Agent Runtime → Agent Loop → Harness → Framework → Memory → Tool/Protocol → Sandbox 一路往下问。 感觉面试官比较关注的不只是会不会用 Agent 框架，而是有没有真正理解一个 Agent Runtime 底层到底需要哪些基础设施能力。

平时主要使用 Golang 吗？ 是否使用过 MySQL、Redis 等数据库？ 这一部分没有特别纠结 Go 语言八股，后面主要集中到了 MySQL。

MySQL 有哪四种事务隔离级别？ MySQL 从逻辑角度可以分为哪些索引类型？ 除了主键索引，还使用过哪些索引？ 唯一索引是否允许插入多个 NULL？ 哪些场景会导致索引失效？ 联合索引在哪些场景下会失效？ MySQL 问得比较连续，尤其是 索引、联合索引、索引失效，建议准备的时候不要只背「最左匹配原则」这一句话，最好把范围查询、函数操作、隐式类型转换、LIKE、OR 等常见情况都过一遍。

手撕 LRU Cache。 写完之后介绍一下整体解题思路。 经典的 HashMap + 双向链表。 除了写出来之外，需要能够解释： 为什么要同时使用哈希表和双向链表； get / put 为什么能够做到 O(1)； 如何维护最近使用顺序； 容量满了以后淘汰哪个节点； 更新已有 key 时应该怎么处理。

整体流程大概是： 自我介绍 → 项目经历 → Agent Infra / Runtime → 后端基础 → MySQL → 手撕算法 → 反问 个人感觉这一轮对 Agent 方向的考察还是比较成体系的，不是简单问「用没用过 LangChain」，而是会继续往下追： Agent Loop 怎么跑 → Runtime 提供什么能力 → Harness 解决什么问题 → Memory 怎么设计 → MCP / Skill 怎么接入 → Sandbox 怎么提供执行环境。 如果准备类似的 Agent Infra / Agent Runtime / AI 基础设施 岗位，除了传统后端八股之外，建议把 Agent 的完整运行链路真正串起来理解一遍。 MySQL 和算法也不能完全放掉，这轮后半段基本就是比较标准的后端基础考察。 #字节跳动 #秋招 #27秋招 #面经 #AgentInfra #AgentRuntime #AIInfra #后端开发