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...

已拉黑：美团，百度，米哈游已点赞：快手，网易，众安，字节跳动，蚂蚁ttl：3.16投递-3.25 一面-3.30 二面-3.31 hr面-4.2 oc

感觉没了 感觉没了Hr说要去应届实习一个月感觉前面回答她的问题回的太差了

Q1：prefix Decoder 和 causal Decoder 和 EncoderDecoder 区别是什么？答案：prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别在于 attention mask不同：Encoder-Decoder：在输入上采用双向注意力，对问题的编码理解更充分。适用任务：在偏理解的 NLP 任务上效果好。缺点：在长文本生成任务上效果差，训练效率低。causal Decoder：自回归语言模型，预训练和下游应用是完全一致的，严格遵守只有后面的token才能看到前面的token的规则。适用任务：文本生成任务效果好。...