AI + Python 面试总览：校招里到底考什么
这一系列文档覆盖 Python + AI Agent 方向的面试复习全路径。先看清楚各岗位的考察侧重，再按模块逐篇击破，最后用速记清单收口。
基础语法
后端、测试、AI 岗都绕不开的地基。这一篇的核心是可变性和引用语义——Python 大部分"灵异现象"都源于此。
面向对象
OOP 这块的面试题很有规律：实例化过程、MRO、三种方法、鸭子类型、单例，几乎每年都考。这一篇把每个概念背后的"为什么"讲透。
网络与并发
后端岗的重头戏，AI 岗也常拿 GIL 和协程做区分题。这一篇两条主线：TCP 为什么要粘包、进程/线程/协程怎么选。
Flask
Flask 是校招后端与 AI 应用岗最常考的 Python Web 框架。核心考点：微框架理念、路由、蓝图、ORM 细节、上下文机制与 session。
大模型 API 与 LangChain
从这里开始进入 AI 应用岗主战场。核心考点：模型为什么无状态、多轮怎么写、怎么稳定输出 JSON、LangChain 六抽象与 LCEL。
RAG
RAG（检索增强生成）是 AI 应用岗出现频率最高的项目类型。这一篇按六步流程展开，重点是排查思路和评估方法——面试官最爱问"效果不好怎么办"。
工具调用与 ReAct
Agent 方向的核心机制篇。最容易被追问的三个点：模型到底执不执行工具、工具报错该怎么处理、Observation 是谁产生的。
LangGraph 与多智能体
LangGraph 是当前 Agent 编排的主流方案，面试重点四个概念 + 两个机制：State/Node/Edge/Compile、Reducer 消息合并、interrupt 人机协同、什么时候拆多智能体。
项目与上线
面试的最后一公里。项目讲不清、评估答不上、部署说不全，前面的八股都白背。这一篇覆盖：三个项目的定位、简历写法、三个安全边界、上线清单、高频追问。