30道选择题 + 1道 Prompt 题，60分钟，总分100。选择题考的是行测，Prompt 题是花店订单计算，还好把prompt题拍下来了 选择题是：言语理解、数字推理、数量关系、判断推理、资料分析 Prompt 题：花店订单计算器 这道题要写提示词让 AI 算花店订单费用 规则梳理一下：  花束分三档： 枝小束基础价 ， 枝中束 ， 枝大束  花材加价：玫瑰 /枝，百合 /枝，向日葵 /枝，康乃馨不加 会员花材加价打八折，有小数直接去掉（向下取整） 包装：豪华 ，礼盒 ，普通不加 配送： 公里内免费，超出部分每公里  块，不足  公里按  公里算，自提免费 节日（情人节/母亲节）：花束费...

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...