從LRU手撕到「你怎麼和AI協作」：小紅書這場AI全棧一面，和字節那場擺在一起看

10月22日晚間，牛客網出現一篇標題寫著「小紅書、秋招10.14、AI全棧開發面經」的貼文，把10月14日那場一面的題目列了出來。內容不長：自我介紹之後主要都在問專案，接著是一串網路基礎題，最後手撕一道LRU快取。

題目本身不稀奇，稀奇的是其中一題：「你怎麼和AI協作？」這句話出現在正式面試題單裡，和「進程和線程的區別」排在同一列，差不多把AI全棧這個崗位現在篩人的邏輯講了一半。

留言區先給了答案

貼文下方目前能看到一則留言，針對「第一次請求慢、第二次快」那題，回覆得相當具體：第一次DNS、TCP、TLS握手都要完整走一遍，第二次靠連線複用加上快取，省下不少時間。

這種一則面經、留言區接力補答案的畫面，是牛客網秋招季的日常。發面經的人換個「攢人品」，看面經的人對答案順便猜下一場會考什麼，和先前恆生電子那場寫到半夜的筆試的圍觀結構差不多，只是考場從筆試換成了面試間。

對照組一：字節AI全棧，把實習拆到json參數校驗

同一個討論串的相關推薦裡，出現一篇10月22日的字節AI全棧面經。同樣是自我介紹加實習專案，但追問的深度明顯不同：agent專案全流程、意圖識別、節點間校驗、工具呼叫約束、幻覺治理、冪等鍵設計、重複扣款與網路抖動怎麼解，一路問到agent迴圈次數、token成本控制、json參數的schema約束，還有知識庫如何保證時效性。

這種考法與我們先前整理過的字節全棧一面把人問到自嘲被擊碎那場一脈相承：RAG、執行緒池、成本控制，題目咬得很深，當事人自嘲被擊碎之外，留言區討論的也是「這樣考到底想看什麼」。

對照組二：另一場小紅書一面，連手撕都沒有

更有意思的是10月21日武漢大學一位Java背景求職者貼的小紅書一面，同樣圍繞Agent平臺專案展開，題目細到Service裡哪些欄位被共享、混合檢索的recall結果可不可信、MQ消費者崩了任務會怎樣。當事人的結語是：全程沒有八股、沒有手撕，都在聊專案，面完約一小時就約了二面，還特別稱讚面試官很認真在聽。

把三場擺在一起，輪廓就出來了：

• 小紅書10.14這場：專案為主，基礎題掃一輪，收尾手撕LRU，還多了一題AI協作習慣。
• 字節10.22那場：專案追到底層設計，冪等、成本、schema全部要交代。
• 小紅書10.21那場：純聊專案，二十幾題全繞著Agent平臺細節轉，沒有手撕。

同一批公司、同一個崗位名稱，考法可以差到這個程度。發文者碰到的面試官、專案內容、甚至當天時間多寡，都會決定那篇面經長什麼樣子。

面經的另一個用途

對圍觀的求職者來說，這些貼文的價值不在於「背題」。三場面經指向同一件事：AI全棧崗的專案追問，已經細到token統計、冪等設計、並發異常的執行順序還原。基礎題可能只剩LRU這種等級的手撕，但專案講不深，大概連手撕的機會都等不到。

至於「你怎麼和AI協作」這題，短期內大概只會越問越多。它沒有標準答案，卻是最難臨場編的一種，用沒用過、怎麼用、用出了什麼，一開口就分得出來。