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本科211，研究生港中深，科班出身一段大厂后端实习春招再捞我一次吧，求求了

给大家整理了一些关于具身智能方面的项目学习经验！基于Datawhale的开源项目整理～

TimeLine:  感觉很久之前就投了，但是一直没约面，还以为这辈子都没机会面鹅了3.26 一面忘记录音了腾讯数据库研发1. 先让我反问了解意向,不完全是c++,好像是偏鸡架,不太想去所以面试也没什么压力,直接说没有太多意向(乐)，本来以为都不用面了，还是拉着我面了半天2. 讲一下实习的情况，架构，数据表设计3. 多端会不会有数据不一致的情况，怎么解决的4. 怎么用ai的，了不了解ai-cli底层是怎么调用工具的,怎么保证ai生成代码的质量5. LRU，不知道为什么没有输出，讲了一下思路6. redis集群高可用是怎么做的,了不了解系统qps7. buffer和cache的区别8. 3握4挥9. 数据库隔离级别10. 幻读11. 反问数据库怎么做一些和ai相关的交互,ai优化sql昨天接到电话以为是kpi面，但还是接下机会了，不管结果怎么样先试试吧面试官人很好，也给我输出了很多东西感觉这种面试才是传说中的双向选择

为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket？是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中，我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义，很难打动面试官。 面试官真正想考察的，是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点：场景驱动选型 在面试中，我通常会先抛出一个观点：没有最好的协议，只有最适合业务的协议。  SSE (Server-Sent Events)：本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后，保持连接开启，不断推...