1.工具调用率核心提高了15%，依赖的是什么手段？2.意图不太明确的时候，显著调用的是什么？3.命中率是用什么指标来衡量的?有线上数据吗？4.有去判断模型整体的一个准确率，以及token消耗量？5.有考虑过通过大语言模型进行二轮评估吗?6.agno框架和其他框架有什么区别？7.有了解过harness工程吗？8.整体的话有没有做什么编排调度？目前大多数ai coding的编排还是比较固定的，规划 生产 评估，有尝试完成这种编排吗？9.你觉得你们公司的场景适合这么做吗？10.context engineering长期记忆 短期记忆是怎么进行组织的？11.怎么保证记忆不会随着时间长期进行腐化？算法：...

1. 自我介绍2. RocketMQ 里顺序消息、普通消息、事务消息分别适合什么场景，为什么不能混着用普通消息适合最终一致、无严格顺序约束的场景，比如日志分发、画像更新、通知投递。顺序消息适合同一业务键必须按时间线推进状态的链路，比如同一工单、同一订单、同一会话的状态演进，但顺序消息的吞吐和容错设计会受到队列粒度限制。事务消息适合本地事务与异步投递之间要建立“发送承诺”的场景，比如主库先落事实，再由 MQ 推动旁路索引或下游补偿。三者不能混着用，是因为它们解决的问题不同，消费模型、失败恢复方式和成本模型也完全不同。3. 如果 RocketMQ 出现消息积压，你会怎样定位，不要只说“扩容消费者”...