最近面了一家公司，技术面很顺利地通过了，并且面试官表示基础很好，第二天约了负责人二面。二面问了很多开放性的问题，比如对ai的看法，对于后端开发比较重要的硬件，学校的课程，毕业论文，简历项目的意义等等。可能是我答得确实不太好，中间面试官一直在笑眯眯的否定我的答案，特别是对ai的看法。我觉得ai是辅助，是提效的工具，面试官觉得ai是导师，是使用者限制了ai的发挥，对于一些东西，我明确表示了使用ai做出来的效果不好，他觉得是我需求描述的不清晰。这种是压力面吗？还是单纯的和负责人理念不合焦虑地等结果最近面的有点反胃了，不想再面了，至今0offer

佬们求助，28小登已经boss上沟通了300了，牛客投了很多也是简历秒挂，想问下大佬们是哪出了问题呀，海投的中小厂，现在还是0面

面试官史上无敌温柔，也很专业，之前面字节都给我面到怀疑人生了，面经不分先后，不完整相互介绍聊聊项目秒杀券怎么实现分布式锁，可重入，锁超时消息队列的消息挤压问题可以设置很多consumer吗消息队列怎么保证消息可靠redis的数据类型大key怎么解决，有什么危害多线程的并发工具有哪些concurrenthashmapunsafe了解吗算法：全排列mysql主键什么类型为什么自增索引的底层原理是什么自增除了方便索引还有什么用

Q1：规划和执⾏要不要拆开两个模型？答案：视任务⽽定。Planner-Executor 拆分可提升可控性（强模型规划、快模型执⾏）；单模型端到端更简单但易在⻓链路漂移。可混合：规划⽤强模型，执⾏层做确定性校验。Q2：如何避免 Agent 在⼯具调⽤间「迷失」？答案：明确 停⽌条件 与 最⼤步数维护 任务清单（todo） 与 当前⼦⽬标对每步输出要求 结构化（JSON）关键步骤 强制验证（单元测试式检查、⼆次 LLM 审核）Q3：结果冲突怎么整合？答案：优先级规则（权威源 > 时间新 > 多源⼀致）、让模型显式输出「冲突说明」、必要时触发⼈⼯。Q4：基于效⽤的 Agent 和基于⽬标...