三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...

给了面的也不到十家，但基本都八股不咋会+口头表达能力很差，有点社恐，面一个挂一个。很急着找实习，不知道从何下手。。。

2026年被称为Agent 元年，LLM 智能体正成为技术新风口，在独立处理复杂的多步骤任务上潜力巨大……最近你大概率已经看到过“智能体（Agent）在 2026 年进入落地期”之类的判断。各种Demo、框架、平台层出不穷，看起来热闹，但对大多数人来说，这更像是一波离自己很远的技术浪潮。尤其是如果你不是做底层模型，也不是创业者，很容易觉得：这东西是不是又一次“概念先行”，跟普通人的关系并不大。但如果你把时间尺度拉长一点，从个人能力积累的角度看，现在这个节点，反而是一个非常值得警惕、也非常值得介入的时间点。目前很多人对智能体的第一反应是：不就是 Prompt + 调用 API + 自动跑流程吗？...