字节二面 9.25

1. 自我介绍，围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”，而是做大以后上下文会混杂，知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释，本质上就是不同任务类型，它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent，模型容易被无关上下文干扰，也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分：入口先做路由，再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时，如何判断当前应该调...

boss上投了200份了，还是没有约到面试，甚至没有回复，好焦虑😖

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

1. 你们系统里如果用了消息队列，怎么保证消息不丢失、不重复消费，并且实现最终一致性？答案：先保证生产者发送可靠，发送失败要重试，关键业务可以配合事务消息或本地消息表。Broker 这一层要做持久化和副本，避免机器故障导致消息丢失。消费者要在业务处理成功后再 ack，不能先确认再执行业务。MQ 一般只能保证至少一次投递，所以消费者一定要做幂等。幂等常见做法是业务唯一 ID、去重表、Redis 去重、数据库唯一索引。最终一致性一般靠异步重试、死信队列、补偿机制来保证。面试里可以总结一句：生产者可靠发送，Broker 持久化，消费者幂等消费，失败靠补偿实现最终一致。2. 分布式事务有哪些常见方案？...