面试题：AI全栈
AI 全栈工程师岗位相关的 AI 应用开发、Agent 工作流、模型接入和产品落地面试准备。
AI 对话页面与普通表单页面相比，前端状态模型增加了哪些部分？
AI 页面需要表达生成中的事件流、工具过程、部分结果和可恢复任务，不能只用 submitting 和 success 两个状态。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
如何在前端正确处理流式文本、分片边界、结束事件和异常事件？
前端要按事件协议解析流，而不是假设每次网络读取就是一个完整字符或完整 JSON。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
SSE、WebSocket 和轮询分别适合什么 AI 交互场景？
选择取决于通信方向、连接时长、代理环境和任务恢复需求，而不是因为 AI 产品普遍使用某一种协议。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
用户点击停止生成后，前端和服务端分别需要取消什么？
停止生成是一个端到端取消流程：前端停止展示、服务端停止编排和下游请求，并把已产生结果收口为可识别的取消状态。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
如何设计消息重试、重新生成、编辑重发和多轮上下文的前端行为？
这些操作都应创建新的消息或响应版本，明确引用的上下文，避免悄悄修改历史导致用户和服务端状态不一致。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
Markdown、代码块和模型输出中的 HTML 在前端渲染时有哪些安全边界？
模型输出是不可信文本，Markdown 渲染、链接、HTML、代码高亮和复制功能都要经过安全处理。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
长回答、引用来源、工具过程和中间状态怎样展示，才能让用户知道系统正在做什么？
展示应区分最终答案、证据和过程状态，既提供可解释性，也避免把内部思考或敏感工具数据全部暴露。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
AI 功能如何设计加载、空结果、拒答、降级和部分结果状态？
每种状态都要告诉用户当前发生了什么和下一步能做什么，不能用一个“暂无数据”覆盖所有失败。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
如何让 AI 功能在移动端、弱网和长连接中保持可用？
移动端要把实时体验和可恢复任务结合起来：连接用于即时反馈，服务端状态用于断线恢复。
AI 全栈产品与前端交互AI全栈中频题
AI 生成内容的复制、导出、反馈和人工修改记录应如何设计？
这些功能不仅是 UI 细节，也是质量闭环和审计的一部分；要区分模型原始结果、用户修改和最终采用版本。
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