覆盖 AI Agent / 前端 / 后端 / 算法 四个方向，共 338 道高质量面试题
大厂面经真实整理，每道题含：题目解析 · 深度讲解 · 考察点 · 面试官更想听 · 示例答案
interview-bagu/
├── ai-agent/ # AI Agent 开发 + AI/ML基础 · 106 题
│ ├── ai_agent.md 基础篇（LLM/RAG/Agent框架/多智能体，30题）
│ ├── ai_agent_advanced.md 进阶篇（LoRA/量化/GraphRAG/生产部署，17题）
│ ├── ai_agent_bigco.md 大厂专项（字节/MiniMax/小红书/阿里，15题）
│ ├── ai_agent_part3.md 结构化输出/并行工具/流式/记忆管理（10题）
│ ├── ai_agent_part4.md Prompt压缩/模型路由/幻觉检测/Guardrails（10题）
│ ├── ai_agent_scenarios.md ★ 场景设计题（代码审查/知识库/推荐等，10题）
│ └── ai_ml_basics.md ★ AI/ML算法基础（梯度下降/损失函数/评估指标等，14题）
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├── frontend/ # 前端开发 · 68 题
│ ├── frontend.md 基础篇（HTML/CSS/JS/React/Vue/性能/网络，24题）
│ ├── frontend_advanced.md 进阶篇（Generator/Proxy/安全/React18/微前端，12题）
│ ├── frontend_bigco.md 大厂手写题（LRU/Promise/深拷贝/瀑布流，12题）
│ ├── frontend_part3.md CSS动画/状态管理/Workers/大文件上传（12题）
│ └── frontend_part4.md Container Queries/i18n/TypeScript高级（8题）
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├── backend/ # 后端开发 · 64 题
│ ├── backend.md 基础篇（OS/网络/MySQL/Redis/Kafka/系统设计，18题）
│ ├── backend_advanced.md 进阶篇（间隙锁/分库分表/JVM/ES/gRPC，13题）
│ ├── backend_bigco.md 大厂专项（短链/秒杀/IM系统/Spring/CAS，10题）
│ ├── backend_part3.md JWT/SQL注入/幂等性/ServiceMesh/K8s（9题）
│ ├── backend_part4.md Go/链路追踪/连接池/Pydantic/CQRS（7题）
│ └── backend_concurrency_distributed.md ★ 并发与分布式深度（竞态/无锁/内存模型/Raft/数据复制/向量时钟，7题）
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├── algorithm/ # 算法（LeetCode 高频题）· 100 题
│ ├── algo_array.md 数组/双指针/滑动窗口/二分/单调栈（25题）
│ ├── algo_tree_graph.md 树/图/BFS/DFS/回溯/DP经典（25题）
│ ├── algo_linked_design.md 链表/栈/设计题/字符串/数学（20题）
│ ├── algo_more.md 并查集/矩阵/KMP/洗牌/数学（10题）
│ └── algo_bigco.md 大厂高频专项（字节/腾讯/阿里，20题）
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├── LEARNING_GUIDE.md # 备战学习路线（12周计划 + 算法刷题顺序 + 大厂侧重）
└── README.md
git clone https://github.com/xyma2003/interview-bagu.git
cd interview-bagu
# AI Agent 题库（含 AI/ML 基础）
ls ai-agent/
# 算法题库（LeetCode 高频题）
ls algorithm/
# 学习路线
cat LEARNING_GUIDE.md每道题统一包含六要素：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 题目解析 | 背景与出题动机，为什么面试官要问这道题 |
| 题目讲解 | 深度知识点剖析，含原理 / 公式 / 代码示例 |
| 考察点 | 2-4 个核心考察维度，快速抓住重点 |
| 面试官更想听 | 拉分角度，区别"背诵答案"和"真正理解" |
| 示例答案 | 可直接参考的完整口头表达，200-400 字 |
大厂专项题目标注
🏢 高频公司，ai_agent_scenarios.md含完整架构设计思路
每道题包含：题目描述 / 解题思路 / Python 代码实现 / 时空复杂度 / 考察点 / 大厂标注
定位：AI 开发者需要知道的 ML 原理，不是 LeetCode，是理解 LLM/RAG 背后机制的理论基础
覆盖：梯度下降/Adam/AdamW · 过拟合与正则化 · 交叉熵损失 · BatchNorm vs LayerNorm · Precision/Recall/AUC · Embedding/Word2Vec · 反向传播/梯度消失 · K-Means · 决策树/随机森林 · 数据不平衡 · 迁移学习 · Reward Hacking · 温度缩放/模型校准
ai-agent/ai_agent_scenarios.md 包含 10 道开放式场景设计题：
「如果让你设计一个 XXX 的 Agent，你会怎么做？」
| 场景 | 核心考察 |
|---|---|
| 企业级代码审查 Agent | AST解析 / RAG规则库 / 误报控制 |
| 企业知识库问答 Agent | 父子分块 / 权限隔离 / 幻觉防御 |
| 数据分析 Agent (Text-to-SQL) | Schema检索 / SQL安全 / 自修复 |
| 多轮对话商品推荐 Agent | 偏好状态机 / ML+LLM分工 |
| On-Call 值班助手 Agent | 证据链设计 / 并发工具调用 |
| 自动化简历筛选 Agent | 匿名化 / 偏见防御 / HITL |
| 旅游规划 Agent | 多步骤依赖 / 预算管理 |
| AI 写作助手 Agent | 爆款RAG / 风格保留 |
| 智能财务分析 Agent | 代码算数防幻觉 / 双引擎风险识别 |
| 实时会议翻译 Agent | 流式Pipeline / 延迟预算 |
LEARNING_GUIDE.md 提供完整的备战路线：
- 📅 12 周备战时间表（每周具体任务）
- 🔢 算法刷题顺序（Phase 1-4，含 LeetCode 题号）
- 📚 八股文学习路线（通用 / 前端 / AI Agent 三条线）
- 🏗️ 系统设计答题框架 + 经典题目列表
- 🏢 按公司调整侧重（字节 / 腾讯 / 小红书 / 阿里 / MiniMax）
持续更新，欢迎 PR 补充。