一、常规基础问答

1. 简单做一下个人自我介绍。

2. 完整介绍自己的核心项目，包括技术架构、业务场景和核心能力。

二、项目深度深挖（整场约30分钟，全部围绕个人AI Agent项目展开）

1. 详细说明你项目中 AI Agent 的整体运行工作流程。

2. 目前行业主流的 Agent 开发设计范式有哪些？

3. 项目中工具（Tool）的调用逻辑是什么？工具调用过程中有哪些关键注意点和约束规范？

4. 你在项目中针对 Tool 集成做过哪些优化方案？这些优化相比原有方案有哪些优势、解决了哪些现存问题，对应的性能/效果指标是如何统计得出的？

5. 项目中你同时用到了 Redis 分布式锁和 Kafka，说明二者的协同配合逻辑，以及你这样架构设计的业务原因和必要性。

6. 讲讲项目中是如何依托 Kafka 机制，保障消息消费的可靠性，同时实现消费幂等、避免重复消费问题的？

7. 介绍 SkillHub 平台的建设思路，说明 Skill 相关数据的存储设计逻辑，以及平台是否做了对应的内容合规校验机制。

8. 你是如何搭建 Agent 自动化运营体系的？整套体系落地后的实际效果如何，有哪些对应的 benchmark 数据佐证效果？

三、现场手撕开发环节（Vibecoding 编码，时长30分钟）

现场独立开发一款浏览器插件，核心功能包含：浏览器标签页统一管理、网页访问记录本地存储、基于用户浏览行为做下一步访问内容智能推荐，面试提供了配套 mock 测试数据，要求完整实现功能并输出结果。

四、面试反问环节

自由向面试官提问团队、业务、技术栈、岗位发展、工作内容等相关问题