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：...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

1. 自我介绍自我介绍不要按时间线念简历，直接围绕岗位能力说。可以先用一句话说明自己主要做 Agent 应用、语音交互链路、工具调用编排和推理服务，然后挑两段最能体现深度的经历展开：一段讲系统设计，比如多 Agent 协作、上下文压缩、工具协议和评测闭环；另一段讲落地，比如低延迟 ASR 接入、意图识别、写作风格学习、线上指标和 bad case 修复。最后收在一个最近做得最深的点上，例如流式语音 Agent、MCP 工具治理、skill 路由或者多约束任务规划，让后面的追问自然落到自己准备过的区域。2 Agent 项目的架构设计如果从入口到结果回写完整讲一遍，应该覆盖哪些关键组件一条完整链路...