面完之后：按记忆把题串起来说 手里那份问题清单，是好几场面谈里碎片问题的合集。 单独看每一条都像八股，串在一起你会发现面试官的注意力一直在两条线上晃：一条是「这东西在线上会不会出事」，一条是「你知不知道自己在用什么、没用上什么」。 下面按我自己后来复盘时觉得顺的思路写——从项目怎么讲，一路滑到 LangGraph、记忆、agent 形态、工具协议、RAG，最后落到后端那几道「看起来基础、其实能问穿」的题。 你如果对某一块熟，可以快速扫小标题跳读。 从项目讲起：先别急着报框架名 几乎所有 agent 岗都会从项目开刀。我踩过的坑是开场三十秒就把 LangGraph、LangChain、某某向量库...

简历完全过不了啊😢是院校的问题吗

简历给你了学校标的清清楚楚😅，面完说我是三本只能给150，那你boss标200-250干嘛，感觉还是太礼貌了，应该直接爆了😤学历就是一个人的外貌实习就是一个人的衣服本科学历差就是其貌不扬的样子实习经历差就是破破烂烂的衣服＃民办已经死了 ＃都给我去考研吧＃计算机就是学历＞技术＃c++92✌🏻才能学

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...