Deepjoy AI智能体Java岗技术面试复盘：两轮真题与工程化思考

一面

自我介绍

项目经验
请介绍一个你参与过的、与AI或数据处理相关的项目，并说明你的核心贡献。

Java 并发
Java 中 synchronized 和 ReentrantLock 的实现原理与区别是什么？

JVM 内存模型
谈谈 JVM 内存结构，程序计数器（PC寄存器）的作用是什么？

线程安全
什么是 Java 中的线程安全？有哪些常见的实现线程安全的方式？

微服务设计
在微服务架构下，如何设计一个幂等的接口？请举例说明。

AI 智能体状态管理
你如何理解 AI 智能体 中的“状态管理”？在 Java 中可以用什么模式或数据结构来模拟？

Spring 框架
描述一下 Spring Bean 的生命周期。

性能优化
如果有一个高并发的智能体决策请求场景，你会从哪些方面进行性能优化？

向量数据库
了解过向量数据库吗？它在 AI 智能体应用中可能扮演什么角色？

手写算法
实现一个函数，模拟智能体的简单状态转换（例如：给定当前状态和动作，返回下一个状态和奖励）。

Redis 存储设计
假设你设计一个对话智能体，需要持久化每轮对话的上下文，你会如何考虑 Redis 的存储结构？（可提及 Hash， List， Sorted Set 等）

异步编程
CompletableFuture 与传统的 Future 相比有什么优势？在异步处理智能体任务时如何应用？

二面

自我介绍

项目深挖
请深入介绍你简历中与 AI 最相关的项目。遇到了什么技术挑战？如何解决的？

系统架构与解耦
在你设计的 AI 智能体系统中，各个模块（如意图识别、对话管理、动作执行）是如何解耦和通信的？

服务调用保障
如果智能体的决策模型需要从远程服务获取，如何保证调用的低延迟和高可用？

工作流引擎设计
谈一谈你对“Agent 工作流”的理解。如何用 Java 代码设计一个可编排、可回溯的工作流引擎？

数据处理流水线
智能体在运行过程中会产生大量日志和事件数据，如何对其进行实时收集、处理与分析？可以引入哪些中间件（如 Kafka， Flink）？

客户端健壮性设计
假设智能体需要访问一个外部知识库（如 Elasticsearch），在代码层面，如何设计一个健壮的、带降级策略的客户端？

模型部署与管理
如何管理不同版本 AI 模型（如机器学习模型）的部署、调用与灰度发布？

代码质量保障
在团队协作中，你是如何保证你负责的智能体模块代码质量的？（可谈单元测试、集成测试、Code Review）

Java AI 框架
有没有研究过 LangChain4j 等 Java AI 应用框架？你的看法是什么？

平台架构设计
如果让你从零开始设计一个面向企业的 AI 智能体开发平台，你会考虑哪些核心组件和架构？

手写算法
实现一个简单的令牌桶算法（Token Bucket），用于对智能体的 API 调用进行限流。

学习与成长
最近半年有没有学习什么新的技术或框架？是什么驱动你去学习的？

面试感受

一面的面试官风格有点像“内功考官”，问题从 Java 和 JVM 这些基础盘问起，但很快就能拐到实际应用场景。例如问到“状态管理”时，我本能地准备背诵设计模式，结果他紧接着就追问在智能体里具体怎么用，瞬间有种理论联系实战的感觉，考察的是知识迁移能力。手写那个状态转换算法，题目本身并不复杂，但能明显看出面试官是想考察你对智能体核心逻辑的抽象和理解能力。

二面简直是“造火箭现场”。面试官对 AI 工程化落地的细节非常清楚，追问得很深入。聊到工作流引擎设计时，我提到可以用状态模式配合事件驱动来实现，他马上追问在分布式环境下如何保证状态一致性的问题，虽然头皮发麻但思考过程很过瘾。整体感觉他们不是在招一个只会调用 API 的 Java 码农，而是真的希望找到能深入思考如何用 Java 技术栈支撑起智能体“大脑”和“躯体”的系统工程师。最后问到学习新技术，我提到了最近在看向量数据库，面试官眼睛亮了一下，简单交流了几句，氛围比较轻松。

希望这份真实的 面试 问题复盘和感受，能为正在准备类似岗位的朋友提供一些参考。如果你对其中某个技术点的实现细节有更深度的讨论兴趣，欢迎来 云栈社区 一起交流。