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？...

大三下暑假开始实习，秋招没一点机会，想着春招好好投，结果现在春招快结束了也没一点消息，这边实习转正也转不聊了，每天都好焦虑啊

1. 自我介绍2. Transformer 里 Attention 的本质是什么，为什么它适合 Agent 场景Attention 本质上是在做动态加权的信息选择，模型不是把所有上下文平均看，而是根据当前 query 去分配不同 token 的影响力。它的优势在于能处理长距离依赖，并且支持内容寻址，这对 Agent 场景很关键，因为 Agent 经常要从长历史、工具返回和外部知识里挑出当前最有用的信息。真正落地时，Attention 的问题不在“能不能看远”，而在“看得太多以后会不会被噪声拖偏”。3. 在多轮对话 Agent 中，Attention 的局限性体现在哪些方面局限性主要体现在三个地...