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...

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

1.上来直接一道hard LC2050并行课程III，几乎一模一样说了给20分钟，结果快30分钟还不打断我，我自己放弃了2.RAG解决了什么问题，有什么优点和缺点3.RAG多种召回策略有逻辑冲突怎么办？刚说了BM25+相似度召回，被说不对，然后他说意思是段落通过不同方式召回，需要逻辑通顺，然后我又说分块overlap，估计也不对4.Mcp怎么注册tool工具5.设计大模型调用工具的过程6.skills是解决什么问题的7.MySQL如何优化查询数据说了慢查询日志explain索引，要求补充（不许用redis），说了RR改成RC，还有buffer pool局部性原理，看样子也没说道点子上8.Red...