上周字节跳动的 DeerFlow v2.0 在 GitHub 热榜霸了一周，49K+ Star，MIT 开源。说白了就是一个 AI Agent 操作系统——你定义多个子智能体，它帮你调度、记忆、安全执行。 今天带大家 从零跑通，不讲原理废话，直接上手。 这个项目能干嘛？ 举个例子：你让 DeerFlow "帮我调研 AI Agent 赛道的融资情况，生成一份报告"，它会：  规划拆解 → 主智能体把任务拆成子任务 研究智能体 → 调用搜索工具收集信息 编码智能体 → 在沙箱里跑数据分析脚本 写作智能体 → 把结果整理成结构化报告 记忆系统 → 下次你再问相关问题，它记得上次...

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

  史上最尬，没有之一😂 我是社招。

1、介绍自己做过的项目--->项目中的难点（你怎么解决和思考的）2、java的基础知识： 2.1、问了hashMap底层原理，以及为什么hashMap线程不安全。 我说了一下数组+链表+红黑树（1.8），在链表长度链表长度 > 8 且数组长度 ≥ 64 时，链表转为红黑树，红黑树节点数 < 6 时，退化为链表。hashMap的内部操作不是原子性的，在多线程情况下会出现数据覆盖和丢失问题。比如两个线程同时put，发现key的hash位置为空。线程a挂起，线程b写入，随后A恢复，会直接覆盖b的数据。 2.2、GC垃圾回收算法 我说了分代收集法、复制算法、标记清楚法，以及他们的优缺...