云南电信

上周字节跳动的 DeerFlow v2.0 在 GitHub 热榜霸了一周，49K+ Star，MIT 开源。说白了就是一个 AI Agent 操作系统——你定义多个子智能体，它帮你调度、记忆、安全执行。 今天带大家 从零跑通，不讲原理废话，直接上手。 这个项目能干嘛？ 举个例子：你让 DeerFlow "帮我调研 AI Agent 赛道的融资情况，生成一份报告"，它会：  规划拆解 → 主智能体把任务拆成子任务 研究智能体 → 调用搜索工具收集信息 编码智能体 → 在沙箱里跑数据分析脚本 写作智能体 → 把结果整理成结构化报告 记忆系统 → 下次你再问相关问题，它记得上次...

年后投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

1. 你的项目中使用了消息队列（MQ），如何保证消息的可靠性投递（不丢失）？回答：保证可靠性需要从三个阶段入手： 生产者阶段：开启确认机制（如 RabbitMQ 的 Confirm 模式或 RocketMQ 的同步发送）。发送失败时进行重试，或者记录日志入库。MQ 节点阶段：开启持久化（交换机、队列、消息全部持久化到磁盘）。如果是集群环境，使用镜像队列或多副本同步，确保 Leader 宕机后数据不丢。消费者阶段：关闭自动 ACK，改为手动 ACK。只有在业务逻辑处理成功后才返回确认，防止消息在处理中途由于异常丢失。2. 谈谈 Netty 的高性能架构，为什么它比传统的 Tomcat 连接器更快...