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《AI Agent 开发入门》3.3 抽成 Agent 类：状态、步骤与回调
保留既有停止保护，将历史与回调加入共享循环，提供完整 Agent 文件和两轮离线演示，并验证失败轨迹与系统指令去重。
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《AI Agent 开发入门》3.2 停止条件与循环上限
上节的 run() 只会跑到自然收敛，模型一卡住就束手无策。本节给循环装上五条止损线：无工具调用、达到 max_steps、stop_reason 为 max_tokens、工具连续失败、重复动作。我们用 AgentLoopError 把异常终止变成可诊断的数据，再用两个假模型分别制造死循环与原地打转，逐一验证每条止损线是否真的生效。
《AI Agent 开发入门》3.1 朴素循环：跑到没有工具调用为止
本节给 minagent 装上第一个 Agent 循环：run() 反复调用 model.complete，把 assistant 消息与工具结果追加进同一个消息列表，直到某一轮不再产生工具调用为止。我们用 FakeModel 跑通 (2+3)*4 的两步收敛，打印每一步的 Step 轨迹、最终回答与消息条数，并讨论这个朴素实现留下了哪些坑。
数据库备份与恢复策略：从灾难恢复到零数据丢失
深入讲解数据库备份与恢复的核心策略，涵盖全量备份、增量备份、WAL归档、PITR时间点恢复，提供PostgreSQL、MySQL的实战配置与自动化脚本，以及灾难恢复演练指南。
高级数据结构：线段树与树状数组
线段树与树状数组原理详解：区间查询、区间修改、单点更新的高效实现。适用于区间和、区间最值、区间覆盖等问题，是算法面试中高端数据结构的必考点。
链表必刷8题：反转、合并、环检测与LRU实现
精选LeetCode链表领域8道必刷题目：反转链表、合并有序链表、环形链表检测、相交链表、奇偶重排、删除倒数第N个节点、排序链表与LRU缓存，详解迭代与递归两种写法。
递归与回溯：从递归树到剪枝优化的系统方法
系统讲解递归的本质、递归树分析方法、尾递归优化，以及回溯法的通用模板与常用剪枝策略，涵盖排列组合、子集、N皇后等经典问题的递归与回溯解法。
贪心算法：局部最优与全局最优的证明艺术
系统讲解贪心算法的适用条件、正确性证明方法（交换论证与归纳法），覆盖经典贪心问题：活动选择、区间调度、 Huffman编码、最小生成树与 Prim/Kruskal 算法。
网易后端开发面经 · 2024 秋招
网易后端开发工程师 2024 秋招完整面经：3 轮技术面 + HR 面，算法题涵盖链表重排、岛屿数量、LRU Cache 设计，考察 Java 并发、MySQL 索引与 Redis 分布式锁。
系统设计：高并发限流器
高并发限流器设计详解：计数器、滑动窗口、漏桶与令牌桶四种算法的原理、实现与选型对比，结合 Redis + Lua 实现分布式限流，解决流量突增与服务雪崩问题。
系统设计：秒杀系统
从零设计一个支持百万并发的秒杀系统，详解库存扣减策略、Redis原子操作、消息队列削峰、限流算法与防超卖机制，包含架构图与核心代码实现。
系统设计：消息队列架构
消息队列系统设计详解：消息模型（点对点/发布订阅）、Kafka 与 RabbitMQ 核心原理对比、消息可靠性（ACK、幂等、顺序性）、高吞吐量设计与面试答题框架。
系统设计：支付系统
支付系统架构设计详解：从支付核心流程、幂等性保证、分布式事务（TCC/Saga/本地消息表）到对账与风控体系，涵盖支付状态机、渠道路由与退款处理。
系统设计：搜索引擎
搜索引擎系统设计详解：从倒排索引、分词到查询处理、排序与推荐，涵盖 Elasticsearch 原理、分布式搜索架构、实时索引更新与高可用设计。
系统设计：推荐系统
推荐系统设计面试全攻略：协同过滤、内容推荐、深度学习推荐架构，涵盖召回、粗排、精排、重排四阶段漏斗，以及冷启动、实时性、多样性与 EE 问题的解决方案。
系统设计：在线订票系统
在线订票系统设计面试全攻略：高并发票务库存管理、秒杀与库存一致性、座位锁与订单超时释放、支付与出票闭环，涵盖从需求分析到架构设计的完整方案。
系统设计：在线协作编辑（Google Docs 类）
在线协作文档系统设计面试全攻略：CRDT 与 OT 冲突解决算法、WebSocket 实时同步、操作转换、版本管理、权限控制，覆盖从单用户到千万用户协作的技术演进。
系统设计：即时通讯（IM）系统
设计支持千万在线用户的即时通讯系统，详解WebSocket长连接管理、消息可靠性保证、消息ID设计、读扩散与写扩散模型、以及多端同步策略。
系统设计：分布式缓存架构
分布式缓存架构设计详解：缓存模式（Cache-Aside、Read/Write Through、Write Behind）、一致性策略、缓存穿透/击穿/雪崩解决方案、Redis Cluster 与高可用架构。
系统设计：分布式 ID 生成器
分布式 ID 生成器设计详解：从数据库自增到 Snowflake、号段模式、Leaf 等方案的演进、对比与实战选型，解决唯一性、趋势递增、高性能与高可用四大核心挑战。