AIAgent（人工智能代理）是具备理解、规划和执行能力的智能体，被视为实现通用人工智能的重要路径。其核心由六大模块组成：感知模块获取信息，记忆模块存储经验，规划模块拆解任务，推理引擎进行决策，工具使用调用外部资源，行动模块执行具体操作。通过模块协同，AIAgent能像人类助理一样自主完成复杂任务，从"回答问题"升级为"解决问题"，展现了超越对话模型的智能潜

选择排序，算法界的“老古董”，却依然在小规模数据和内存受限的舞台上大放异彩！它像整理书架一样，每次精准挑选最小元素归位，简单粗暴却效率恒定（O(n²)）。虽不及现代算法高效，但其直观的逻辑和极低的空间开销（O(1)）使其成为教学和嵌入式开发的“常青树”。

本文通过一场生动的面试对话，串联了从基础Web开发到前沿AI应用的完整技术链路。希望读者不仅能学到知识点，更能理解它们在真实业务场景中的价值和衔接关系。记住，扎实的基础是根本，而拥抱变化、持续学习新技术，才是程序员进阶的永恒主题。

能力维度 | 考察点 || 基础编码 | Java语法、集合、多线程、JVM内存模型 || 框架掌握 | Spring Boot 自动装配、AOP、事务管理 || 分布式 | 微服务拆分、CAP理论、注册中心、网关 || 中间件 | Kafka/RabbitMQ、Redis缓存穿透/雪崩/击穿 || 数据一致性 | 分布式事务、幂等设计、补偿机制 || 系统设计 | 高并发、高可用、可扩展性 ||

本文通过一场“搞笑但真实”的面试，串联了Java工程师从基础到AI时代的完整技术栈。建议大家不仅要会用框架，更要理解底层原理，并关注AI与传统系统的融合趋势。祝各位早日拿下大厂Offer！

本次面试覆盖了从项目搭建、微服务通信到AI集成的完整链路，既考察基础知识，也关注前沿技术应用。建议开发者不仅要掌握“怎么用”，更要理解“为什么用”，并在真实业务场景中不断实践优化。

夯实基础：JVM、集合、多线程、IO是根本。掌握主流框架原理：Spring Boot自动装配、Spring AOP、IoC源码要有了解。具备生产意识：日志、监控、容灾、性能优化缺一不可。紧跟趋势：AI集成、向量数据库、Agentic Workflow是新热点。🎯 提示：不要只背八股文，要学会将技术点融入真实业务场景中表达，这才是大厂真正看重的能力。本文模拟真实面试对话，帮助开发者理解技术选型背后

维度 | 考察重点 |基础能力| Java语法、集合、JVM、Spring原理 |实战经验| Redis、Kafka、MySQL优化、分布式事务 |架构思维| 微服务拆分、高并发设计、容灾方案 |新技术敏感度| AI、云原生、Serverless、边缘计算 |解决问题能力| 场景建模、权衡取舍、异常排查 |📌学习建议扎实掌握Spring生态核心原理深入理解常见中间件的底层机制主动了解AI与后端融

仍停留在CRUD+微服务阶段对RAG、向量数据库、语义搜索缺乏实践不理解AI与传统系统的集成模式掌握Spring Boot + Spring Cloud 基础熟悉Redis、Kafka、MySQL等中间件学习RAG全流程实现（推荐使用Spring AI + Chroma + Ollama）实践Agentic Workflow，掌握Tool Calling标准化协议只有将AI能力真正“工程化”，才能

结构（空jar，依赖autoconfigure）（核心配置，含类）关键：使用绑定配置，通过注册自动配置类。