深信服 社招岗 AES部门直推！！！

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...

周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

何意味😄

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...