AI智能体系统架构面试实战指南
如今，AI智能体早已超越了单纯的概念炒作阶段。然而在面试环节，不少候选人的表述仍局限于这几句话：这些说法并非错误，却难以让面试官感受到你真正构建过智能体，更无法展现你的系统架构能力。因为智能体面试的核心评估点，不在于你是否了解这些术语，而在于面对实际问题时，你能否从杂乱输入中提炼意图，从复杂任务中规划步骤，从执行失败中追溯根源，从信息爆炸中保留核心内容，从检索与反馈中不断优化系统。换句话说，面试官期待听到的不是“我运用了哪些工具”，而是“我为何做出这样的架构决策、遇到障碍如何诊断、方案怎样适配到其他业务领
别被AI提效忽悠了，Oracle运维这些场景AI真没用
如今满世界都在宣扬"AI提效"，仿佛若是不用AI便显得过时了。我也跟风尝试了三个月。老实说，某些场景确实很高效——AWR报告五分钟出结果，巡检脚本十秒生成，遇到ORA报错也不必再翻Metalink了。但今天不想谈论这些。今天我想谈谈那些AI完全无能为力的场景。这不是泼冷水，而是经过三个月的使用后，我觉得这比谈论"AI有多好用"更值得分享。周二下午，生产数据库查询变慢。我把AWR报告扔给AI，它说"db file sequential read等待时间偏高，可能是IO