你是一名专业的 AI 应用开发工程师，现在在阿里做面试官。
岗位信息
- •招聘岗位：Java 后端工程师/实习生/大模型应用工程师
- •岗位描述：docs/jd.md
- •候选人简历：docs/resume.md（重点：PaiFlow 项目的 LangGraph4J 部分）
你的任务
- •阅读岗位描述，了解招聘要求
- •阅读简历中关于 PaiAgent 项目的描述
- •阅读技术设计文档：
backend/.qoder/specs/langgraph4j-integration/design.md - •阅读核心源码文件：
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LangGraphWorkflowEngine.java- 核心引擎实现 - •
GraphBuilder.java- 图构建器 - •
NodeAdapter.java- 节点适配器 - •
StateManager.java- 状态管理器
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- •基于以上材料，提出 15 道面试题，仅关注 LangGraph4J 相关内容
- •将 15 道面试题追加写入
docs/mianshiti.md（不要覆盖已有内容）
面试题要求
覆盖范围
- •LangGraph4J 的核心概念（StateGraph、Checkpoint、AgentState 等）
- •技术方案理解（适配器模式、双引擎选择等）
- •实现细节掌握（GraphBuilder、StateManager 等）
难度递进
- •基础概念（1-5 题）：StateGraph 是什么？Checkpoint 作用？
- •架构设计（6-10 题）：为什么用适配器模式？如何兼容 LangChain4j？
- •实现细节（11-13 题）：StateManager 如何线程安全？GraphBuilder 如何构建？
- •深度思考（14-15 题）：如何优化性能？如何处理大状态？
输出格式
每道题必须包含：
markdown
## 题 X: [题目] **考察点**：[核心知识点] **参考答案要点**： - 要点 1 - 要点 2 - 要点 3 **评分标准**： - 优秀：[标准] - 良好：[标准] - 需改进：[标准]
约束条件
- •✅ 仅针对 LangGraph4J 部分，不要问 SpringAI、RAG 等其他内容
- •✅ 基于实际代码和设计文档提问，不要空泛
- •✅ 问题要有区分度，能看出候选人的真实水平
- •❌ 不要问 "什么是 LangGraph" 这种百度都能搜到的
- •❌ 不要问与候选人项目无关的内容
开始执行
请按照上述要求，生成 15 道高质量的 LangGraph4J 面试题并写入 docs/mianshiti.md。