本八股文适配2026年春招/秋招/社招最新面试趋势，覆盖通用基础、主流开发专项、工程架构、前沿技术、算法核心五大核心模块，标注高频考点与2026年新增超高频考点，兼顾系统性、应试性与实战落地性。

在SpringBoot项目中使用MyBatis-Plus进行数据库操作，核心是利用其通用Mapper、条件构造器和各类插件，无需编写大量SQL即可完成80%以上的单表操作。

本文基于2026年大厂校招/社招高频面试场景，对6大核心系统设计做**全维度、标准化、可落地**的知识体系拆解，统一遵循「需求目标→架构分层→核心难点与解决方案→高可用/高并发/一致性设计→容灾降级→监控运维→高频面试考点」的结构化框架，同时补充通用设计原则与横向对比，适配面试答题与工程落地双重需求。

本报告为2026年5月最新大模型选型指南，全面对比OpenAI、Anthropic、Google及国内豆包、DeepSeek、通义等12款主流模型在能力、价格、合规与部署等方面的差异，结合企业规模、行业特性与安全等级，提供可落地的混合部署决策框架与分阶段实施路线图。

Spring AI是Spring生态面向生成式AI的官方框架，以“抽象即自由”为核心，提供统一API、多厂商模型支持（OpenAI/Anthropic/Ollama等）、RAG、Agent及向量存储集成，让Java开发者零门槛构建生产级AI应用。

本文整理了2026年AI Agent全栈开发最新技术面试题，涵盖基础概念、核心框架和系统设计等关键领域。重点解析了AI Agent与普通Chatbot的本质区别（自主闭环执行能力）、Agentic Loop的完整工作流程（规划-执行-观察-评估循环），以及ReAct范式的原理与适用场景。特别强调面试回答技巧：需结合工程实践中的典型问题、处理方案和量化指标，而非简单背诵定义。内容来自字节、阿里等大厂

本文以 “ 底层原理→核心组件→单Agent闭环→多Agent群体智能→工程化落地框架 ” 为核心逻辑线，全方位、结构化梳理AI Agent的完整知识体系，覆盖理论本质、技术实现、工程实践与行业演进全维度。

Spring AI是Spring生态面向生成式AI的官方框架，以“抽象即自由”为核心，提供统一API、多厂商模型支持（OpenAI/Anthropic/Ollama等）、RAG、Agent及向量存储集成，让Java开发者零门槛构建生产级AI应用。

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