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...

修改了下简历，这两天投的也没啥面试，都是简历投递出去就不回复了

有没有大佬给点建议

最容易上手的是任务自动化Agent。找一个你日常真实存在的重复性工作，让Agent帮你跑。比如每天早上自动抓取行业新闻、过滤关键词、总结成三句话发到邮件。听起来简单，但做的过程中你会遇到：工具调用失败怎么重试、输出格式不稳定怎么约束、任务链断掉怎么恢复。这些坑踩完，面试能聊一个小时。第二个是多Agent协作系统。一个Agent负责搜索、一个负责总结、一个负责校验结果，三个Agent互相协作完成一个复杂任务。这个方向现在很热，面试官见得少，你做出来了自然有话题。用LangGraph或者AutoGen都可以搭，难点在于怎么设计Agent之间的通信和任务分配逻辑。第三个是带记忆的个人助手。不是那种每...