面试时间3.12八股讲讲 channel 如何实现进程间通信讲讲Go的内存管理和GCredis是单点服务，如何改造k8s pod的节点亲和性项目因为项目和Agent相关，又问了许多llm的东西如何评估Agent效果worker goroutine panic了怎么办讲讲embedding模型算法给一个长整数字符串 如 23256，给个位数集合 A 如 A={}构造小于 S 的最大整数场景我们每天都有上万条数据和上百万的流量，如何保证mysql的稳定性和可用性

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

最近在学习Agent项目时，踩了很多坑，也有了很多体会，以下是笔者的一些见解。第一，必须具备完整的工程后端体系很多 AI 项目在实现时只关注 Prompt、工具调用或者 Agent 流程，但却忽略了系统工程本身。然而在企业环境中，AI Agent 本质上仍然是一个应用系统，它需要具备完整的后端架构，包括 API 服务层、数据库设计、会话管理、日志系统、错误处理，完善的兜底机制以及高并发处理能力等。如果一个项目只展示模型能力而忽略系统工程能力，那么在面试官眼里往往会被认为只是一个 Demo，而不是一个可以上线的产品级系统。第二，不能只是简单调用框架，而应该具备真正的 Agent 系统能力现在很多...