面试官人非常好, 我描述不清还会做总结, 问题全来自简历, 没有为难人, 全程体验很棒, 但是寄了主要都在问项目, 中间穿插了部分八股 1. 进行自我介绍(Tiktok组, 所以要求做英文的自我介绍, 但这个不是卡点) 2. 进行项目拷打 3. 讲一讲MySQL里的事务(着重讲解MVCC的底层机制) 4. 讲一讲RocketMQ是怎么保证消息不丢失的(生产者, broker, 消费者) 5. 出了个场景题, 假设Tiktok有大量评论, 需要按顺序归档, 打包成顺序消息, 但是消费端消费不来该怎么办 6. 我项目用到了向量库, 面试官问了嘴, 怎么保证数据库和向量库数据一致性, 解决脏数据问题...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...