刚面完，因为技术岗只要求自我介绍英文，由于BOSS去其他工厂出差会议，全程线上参加，由部门经理1v1面试，整体聊的还算可以，但是需求和现在的工作有一些偏，面了一个半小时，最后和我讲一到两周会有结果，感觉凉凉，感觉针对专业看的真的非常重要，关于项目问的会比较多，而且问的特别细。

教程项目做了好几个，RAG也搭了，Agent也跑了，但总觉得拿不出手。面试官看一眼就知道——“哦，又是跟着某某教程做的”。github上要么是教程，要么太臃肿的，不知道做啥。自己跟着gpt gemini的提示词做的话，又怕踩坑。那有没有一种项目，既能学到真东西，又能做出自己的差异化？答案是：拿一个真正的商业化产品，边用边改，做成你自己的东西。📌 这个项目是什么kimi-cli 是月之暗面（Moonshot AI）官方开源的CLI Agent，8.1k Stars。简单说，它是一个跑在终端里的AI编程助手：帮你读写和编辑代码帮你执行Shell命令帮你搜索和抓取网页甚至能自主规划多步骤任务和Cl...

努力拥抱AI中…1. 项目拷打1• 多智能体（Agent）框架中，各个模块的具体分工与协作机制是什么？2• 核心模型/算法对比的 Baseline 是什么？3• 项目最终的准确率指标如何？具体的实现步骤是怎样的？2. 计算机基础 / 八股文1• 进程与线程的区别？2• 多线程访问一个变量会出现什么问题？如何解决？3• 死锁发生的条件是什么？4• Python 中如何实现异步？有没有锁？5• 经典网络八股：一个网络请求发出去，到内容显示到用户界面上，经历了哪些完整过程？3. 手撕代码• 题目：反转链表（经典基础题）。

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...