（转载来源：超聚焦Foci）凌晨3点，你的AI采购Agent发现德国供应商的芯片降价15%。它秒级完成比价、谈判、生成订单，然后卡在了付款页面。因为它没有银行卡，没有信用额度，甚至没有"被允许花钱"的身份。这大概是当下Agent商业化最尴尬的地方。目前Agent虽拥有了极强的“发现”与“议价”能力，却缺少“金融支付”这一关键的执行要素。如果没有支付能力，Agent永远只能是提供建议的“数字顾问”，而无法成为驱动商业流转的“经济实体”。这倒不是算法不行，而是底层的金融基建的问题，Agent能把前面所有事都干了，偏偏到付钱这步就卡住了。正因为需求侧问题凸显，全球支付巨头已经嗅到...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

兄弟们，春招过去了？为啥boss上没人回我啊！！！我这项目问题很大？

自我介绍后直接进入项目深挖，无技术笔试，全程围绕 Agent 工程经验展开。Q1：你为何选用 OpenAI Agents SDK 而非开源框架？出于安全合规考量，开源方案是否更合适？核心考点是框架选型的 trade-off 认知。我说明了 SDK 在 tool 编排稳定性和工程成熟度上的优势，同时承认在企业生产环境中确实应优先评估开源/私有化部署方案，以满足数据不出域要求。面试官对"我知道它的局限"这个态度比较认可。Q2：你遇到过需要人工强制中断 Agent 执行的情况吗？如何处理 Human-in-the-Loop？介绍了关键 tool 执行前插入确认节点、置信度低于阈值...