diff --git a/interview/README.md b/interview/README.md
new file mode 100644
index 0000000..38daf47
--- /dev/null
+++ b/interview/README.md
@@ -0,0 +1,59 @@
+# SuperBizAgent Interview Guide
+
+## 一句话定位
+
+SuperBizAgent 是一个面向企业故障诊断场景的 Agent Engineering 项目：它把用户问题或告警事件转成可追踪的多 Agent 执行链路，并把工具证据、模型步骤、最终答案和反馈统一落到诊断 trace 中。
+
+## 面试重点
+
+- **多 Agent 编排**：普通 Chat 的复杂问题走 `Planner -> Executor -> Verifier`；AIOps 告警入口走 Supervisor 调度 Planner/Executor。
+- **工具证据链**：知识库、日志、指标和 Prometheus 告警都通过工具调用进入链路，并记录到 `tool_invocation`。
+- **可追踪诊断**：一次会话对应一个 `sessionId`，最终可以通过 `GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace` 回放。
+- **质量门**：Chat 链路包含 Verifier，把 groundedness、facts checked 和 evidence refs 写回 `diagnosis_session.self_evaluation`。
+- **AIOps 产品边界**：有告警 payload 时聚焦该告警；没有 payload 时先自动发现 active alerts。
+- **可复现 Demo**：`mvp-demo` profile 使用 mock Prometheus 和 mock CLS，让面试演示不依赖真实线上故障。
+
+## 推荐阅读顺序
+
+1. `interview/demo-script.md`：面试现场怎么讲、怎么演示。
+2. `interview/architecture.md`：系统架构和两条主链路。
+3. `interview/design-tradeoffs.md`：关键设计取舍和可被追问的问题。
+4. `interview/acceptance-checklist.md`：面试前验证清单。
+5. `mvp/demo/README.md`：更细的 MVP 可执行 runbook。
+
+## 核心 Demo
+
+### Chat Diagnosis
+
+```text
+POST /api/chat
+-> ChatService.executeChatWithStrategy(...)
+-> simple ReactAgent or Planner -> Executor -> Verifier
+-> lookup_knowledge / query_logs / query_metrics
+-> diagnosis_session + agent_step + tool_invocation
+-> GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace
+```
+
+### AIOps Alert Diagnosis
+
+```text
+POST /api/ai_ops
+-> AiOpsService.executeAiOpsAnalysis(...)
+-> ai_ops_supervisor
+-> planner_agent / executor_agent
+-> queryPrometheusAlerts + logs + knowledge
+-> scoped alert report
+-> GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace
+```
+
+## 当前完成度
+
+- Chat 诊断链路：可运行、可追踪、有 Verifier。
+- AIOps 告警链路：可运行、可追踪、支持 payload scope control。
+- Trace API：统一返回 session、agent steps、tool invocations 和 summary。
+- Demo 文档：`mvp/demo/README.md` 和 `mvp/demo/aiops-alert-acceptance.md`。
+- Devflow 沉淀：`devflow/index.md` 记录了 MVP、Verifier、AIOps trace 和 AIOps scope-control 的演进。
+
+## 面试时的主叙事
+
+这个项目不是简单调用大模型，而是在做一个可审计的 Agent 诊断系统。核心价值是：模型可以规划和推理，但每一步工具证据、最终结论和质量评估都能被 trace API 回放。面试时重点展示“从问题到证据到答案到验证”的完整闭环。
diff --git a/interview/acceptance-checklist.md b/interview/acceptance-checklist.md
new file mode 100644
index 0000000..e1344ea
--- /dev/null
+++ b/interview/acceptance-checklist.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+# Acceptance Checklist
+
+## 面试前环境检查
+
+- 当前分支包含最新 AIOps trace/scope 变更。
+- MySQL 可连接。
+- Redis 可连接。
+- Milvus/Zilliz 可连接。
+- 模型 API key 可用。
+- `mvp-demo` profile 开启 mock Prometheus 和 mock CLS。
+
+启动：
+
+```powershell
+mvn spring-boot:run "-Dspring-boot.run.profiles=mvp-demo"
+```
+
+编译检查：
+
+```powershell
+mvn -q -DskipTests compile
+```
+
+目标测试：
+
+```powershell
+mvn -q "-Dtest=AiOpsServiceTest,ChatServiceSequentialAgentTest,DiagnosisTraceServiceTest" test
+```
+
+## Chat Demo 验收
+
+请求：
+
+```powershell
+$sessionId = "interview-chat-payment-timeout-001"
+$body = @{
+  Id = $sessionId
+  Question = "支付接口最近出现超时，请结合知识库、日志和指标判断可能原因，并给出修复建议。"
+} | ConvertTo-Json
+
+Invoke-RestMethod `
+  -Method Post `
+  -Uri "http://localhost:9900/api/chat" `
+  -ContentType "application/json" `
+  -Body $body
+```
+
+验收：
+
+- 返回 `data.success = true`。
+- 返回 `data.sessionId = interview-chat-payment-timeout-001`。
+- `diagnosis_session.agent_flow = CHAT`。
+- trace API 返回 session、steps、toolInvocations。
+- 复杂问题下 trace 中能看到 verifier 相关数据。
+
+SQL：
+
+```powershell
+python scripts/query_mysql.py "SELECT session_id, agent_flow, status, step_count, tool_call_count FROM diagnosis_session WHERE session_id='interview-chat-payment-timeout-001'"
+```
+
+## AIOps Demo 验收
+
+请求：
+
+```powershell
+$aiopsSessionId = "interview-aiops-payment-cpu-001"
+$aiopsBody = @{
+  sessionId = $aiopsSessionId
+  alertName = "HighCPUUsage"
+  service = "payment-service"
+  severity = "P1"
+  description = "服务 payment-service 的 CPU 使用率持续超过 80%，当前值为 92%。实例: pod-payment-service-7d8f9c6b5-x2k4m。"
+  timeRange = "last_15m"
+  userRequest = "请结合 Prometheus 活动告警、system-metrics 日志和知识库生成告警分析报告。"
+} | ConvertTo-Json
+
+Invoke-WebRequest `
+  -Method Post `
+  -Uri "http://localhost:9900/api/ai_ops" `
+  -ContentType "application/json" `
+  -Body $aiopsBody
+```
+
+验收：
+
+- SSE 首条包含 `type=session`。
+- SSE 最后包含 `type=done`。
+- `diagnosis_session.agent_flow = AI_OPS`。
+- `diagnosis_session.status = SUCCESS`。
+- `diagnosis_session.answer` 有最终报告。
+- trace API 返回 AIOps steps 和 tool invocations。
+- 报告主章节聚焦 `HighCPUUsage/payment-service`。
+- 无 `告警根因分析 - HighMemoryUsage` 独立章节。
+- 无 `告警根因分析 - SlowResponse` 独立章节。
+- 有“相关风险告警”或类似上下文说明。
+
+SQL：
+
+```powershell
+python scripts/query_mysql.py "SELECT session_id, agent_flow, status, total_duration_ms, step_count, tool_call_count FROM diagnosis_session WHERE session_id='interview-aiops-payment-cpu-001'"
+```
+
+```powershell
+python scripts/query_mysql.py "SELECT tool_name, COUNT(*) AS cnt FROM tool_invocation WHERE session_id='interview-aiops-payment-cpu-001' GROUP BY tool_name ORDER BY tool_name"
+```
+
+Scope 检查：
+
+```powershell
+python scripts/query_mysql.py "SELECT (answer LIKE '%告警根因分析 - HighCPUUsage%') AS has_main_root_cause, (answer LIKE '%告警根因分析 - HighMemoryUsage%') AS has_memory_root_cause, (answer LIKE '%告警根因分析 - SlowResponse%') AS has_slow_root_cause, (answer LIKE '%相关风险告警%') AS has_related_risk FROM diagnosis_session WHERE session_id='interview-aiops-payment-cpu-001'"
+```
+
+期望：
+
+```text
+has_main_root_cause = 1
+has_memory_root_cause = 0
+has_slow_root_cause = 0
+has_related_risk = 1
+```
+
+## Trace API 验收
+
+```powershell
+Invoke-RestMethod `
+  -Method Get `
+  -Uri "http://localhost:9900/api/diagnosis/interview-aiops-payment-cpu-001/trace"
+```
+
+若 PowerShell 对长 JSON 或特殊字符不稳定，可以用：
+
+```powershell
+curl.exe --silent --show-error --max-time 60 "http://localhost:9900/api/diagnosis/interview-aiops-payment-cpu-001/trace"
+```
+
+## 常见问题
+
+### MySQL stale connection
+
+现象：
+
+```text
+HikariPool - Connection is not available
+No operations allowed after connection closed
+```
+
+当前已在 `application.yml` 配置：
+
+- `maximum-pool-size: 5`
+- `minimum-idle: 1`
+- `connection-timeout: 10000`
+- `validation-timeout: 5000`
+- `idle-timeout: 60000`
+- `max-lifetime: 120000`
+- `keepalive-time: 30000`
+
+处理：
+
+- 重新编译或重启服务。
+- 确认日志中新的 HikariPool 启动成功。
+- 再跑 trace 或 AIOps 请求。
+
+### SSE 客户端显示异常
+
+PowerShell `Invoke-WebRequest` 有时对 SSE 或长 JSON 处理不稳定。可以改用 `curl.exe` 或直接查询 MySQL 和 trace API 验证结果。
+
+### OpenSpec 全量校验失败
+
+`openspec validate --all --strict` 可能因为历史未完成 change 失败。面试材料主要依赖已归档的 AIOps spec 和 MVP trace spec，可以单独验证相关 spec。
diff --git a/interview/architecture.md b/interview/architecture.md
new file mode 100644
index 0000000..4afd2b7
--- /dev/null
+++ b/interview/architecture.md
@@ -0,0 +1,147 @@
+# Architecture
+
+## 系统分层
+
+```text
+API Layer
+-> ChatController / DiagnosisTraceController
+
+Agent Orchestration
+-> ChatService / AiOpsService
+
+Tools
+-> lookupKnowledgeTool / queryLogs / queryMetrics / queryPrometheusAlerts
+
+Persistence
+-> diagnosis_session / agent_step / tool_invocation
+
+Trace
+-> GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace
+```
+
+## Chat 链路
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    User[User Question] --> ChatAPI[POST /api/chat]
+    ChatAPI --> Strategy[ChatService.executeChatWithStrategy]
+    Strategy --> Complexity{QuestionComplexity}
+    Complexity -->|simple| Single[ReactAgent]
+    Complexity -->|complex| Planner[Planner Agent]
+    Planner --> Executor[Executor Agent]
+    Executor --> Tools[Evidence Tools]
+    Tools --> Executor
+    Executor --> Verifier[Verifier Agent]
+    Verifier --> Answer[Final Answer]
+    Answer --> Session[diagnosis_session]
+    Planner --> Steps[agent_step]
+    Executor --> Steps
+    Verifier --> Steps
+    Tools --> Invocations[tool_invocation]
+    Session --> Trace[GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace]
+    Steps --> Trace
+    Invocations --> Trace
+```
+
+关键代码：
+
+- `ChatController.chat(...)`
+- `ChatService.executeChatWithStrategy(...)`
+- `ChatService.executeChatComplex(...)`
+- `AgentLoggingHook`
+- `ToolInvocationRecorder`
+- `DiagnosisTraceService.getTrace(...)`
+
+## AIOps 链路
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    Alert[Alert Payload or Empty Request] --> AiOpsAPI[POST /api/ai_ops]
+    AiOpsAPI --> SessionEvent[SSE session event]
+    AiOpsAPI --> AiOpsService[AiOpsService.executeAiOpsAnalysis]
+    AiOpsService --> PromptMode{Payload?}
+    PromptMode -->|yes| Targeted[PAYLOAD_TARGETED]
+    PromptMode -->|no| Discovery[AUTO_DISCOVERY]
+    Targeted --> Supervisor[ai_ops_supervisor]
+    Discovery --> Supervisor
+    Supervisor --> Planner[planner_agent]
+    Supervisor --> Executor[executor_agent]
+    Planner --> Tools[Prometheus / Logs / Knowledge]
+    Executor --> Tools
+    Tools --> Report[Alert Report]
+    Report --> Persist[diagnosis_session.answer]
+    Planner --> Steps[agent_step]
+    Executor --> Steps
+    Tools --> Invocations[tool_invocation]
+    Persist --> Trace[GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace]
+    Steps --> Trace
+    Invocations --> Trace
+```
+
+关键代码：
+
+- `ChatController.aiOps(...)`
+- `AIOpsRequest`
+- `AiOpsService.resolveSessionId(...)`
+- `AiOpsService.buildTaskPrompt(...)`
+- `AiOpsService.hasAlertPayload(...)`
+- `AiOpsService.persistFinalReport(...)`
+
+## Trace 数据模型
+
+### `diagnosis_session`
+
+记录一次诊断会话的主信息：
+
+- `session_id`
+- `query`
+- `status`
+- `agent_flow`
+- `total_duration_ms`
+- `total_token_count`
+- `step_count`
+- `tool_call_count`
+- `answer`
+- `self_evaluation`
+- `feedback`
+
+### `agent_step`
+
+记录 Agent 模型调用过程：
+
+- `session_id`
+- `step_index`
+- `agent_name`
+- `model_input`
+- `model_output`
+- `thought`
+- `has_tool_call`
+- `duration_ms`
+- `token_count`
+
+### `tool_invocation`
+
+记录真实工具调用：
+
+- `session_id`
+- `tool_name`
+- `input_params`
+- `output_preview`
+- `output_length`
+- `retrieval_layer`
+- `relevance_level`
+- `duration_ms`
+- `success`
+- `error_message`
+
+## 为什么 trace 是核心
+
+Agent 系统的风险不只是“答案错”，还包括“答案看起来对但无法解释”。这个项目把执行链路拆成 session、step、tool 三层，让面试官可以看到：
+
+- 模型为什么这么答
+- 调了哪些工具
+- 工具返回了什么证据
+- Verifier 如何判断答案可信度
+- 用户反馈如何回写到同一个 session
+
+这就是项目区别于普通 Chatbot 的地方。
diff --git a/interview/demo-script.md b/interview/demo-script.md
new file mode 100644
index 0000000..44de57d
--- /dev/null
+++ b/interview/demo-script.md
@@ -0,0 +1,132 @@
+# Interview Demo Script
+
+## 30 秒开场
+
+这是一个 Agent Engineering 项目，场景是企业故障诊断。它支持两类入口：用户主动提问的 Chat 诊断，以及告警事件驱动的 AIOps 诊断。项目重点不是单次回答，而是把多 Agent 执行、工具证据、Verifier 评估、最终报告和反馈都沉淀成可回放的 trace。
+
+## Demo 准备
+
+启动服务：
+
+```powershell
+mvn spring-boot:run "-Dspring-boot.run.profiles=mvp-demo"
+```
+
+确认服务地址：
+
+```text
+http://localhost:9900
+```
+
+`mvp-demo` profile 下：
+
+- Prometheus 告警使用 mock 数据。
+- CLS 日志使用 mock 数据。
+- MySQL、Redis、Milvus/Zilliz 和模型配置仍使用当前项目配置。
+
+## Demo 1: Chat 诊断
+
+目标：展示普通用户问题如何进入多 Agent 诊断、调用工具、经过 Verifier，并生成 trace。
+
+请求：
+
+```powershell
+$sessionId = "interview-chat-payment-timeout-001"
+$body = @{
+  Id = $sessionId
+  Question = "支付接口最近出现超时，请结合知识库、日志和指标判断可能原因，并给出修复建议。"
+} | ConvertTo-Json
+
+Invoke-RestMethod `
+  -Method Post `
+  -Uri "http://localhost:9900/api/chat" `
+  -ContentType "application/json" `
+  -Body $body
+```
+
+讲解点：
+
+- `ChatController` 把请求交给 `ChatService.executeChatWithStrategy(...)`。
+- 简单问题走单 ReactAgent，复杂问题走 `Planner -> Executor -> Verifier`。
+- Executor 可以调用知识库、日志、指标等工具。
+- Verifier 会基于工具证据生成 groundedness 评估。
+- 最终会写入 `diagnosis_session`、`agent_step`、`tool_invocation`。
+
+查询 trace：
+
+```powershell
+Invoke-RestMethod `
+  -Method Get `
+  -Uri "http://localhost:9900/api/diagnosis/$sessionId/trace"
+```
+
+展示点：
+
+- `data.session.agentFlow = CHAT`
+- `data.steps` 中能看到 planner/executor/verifier
+- `data.toolInvocations` 中能看到证据工具
+- `data.session.selfEvaluation` 中有 verifier 结果
+
+## Demo 2: AIOps 告警诊断
+
+目标：展示告警 payload 如何触发 AIOps 入口，并且报告只聚焦目标告警。
+
+请求：
+
+```powershell
+$aiopsSessionId = "interview-aiops-payment-cpu-001"
+$aiopsBody = @{
+  sessionId = $aiopsSessionId
+  alertName = "HighCPUUsage"
+  service = "payment-service"
+  severity = "P1"
+  description = "服务 payment-service 的 CPU 使用率持续超过 80%，当前值为 92%。实例: pod-payment-service-7d8f9c6b5-x2k4m。"
+  timeRange = "last_15m"
+  userRequest = "请结合 Prometheus 活动告警、system-metrics 日志和知识库生成告警分析报告。"
+} | ConvertTo-Json
+
+Invoke-WebRequest `
+  -Method Post `
+  -Uri "http://localhost:9900/api/ai_ops" `
+  -ContentType "application/json" `
+  -Body $aiopsBody
+```
+
+讲解点：
+
+- `/api/ai_ops` 接受可选 `AIOpsRequest`。
+- 首条 SSE 消息会返回 `type=session`。
+- `AiOpsService` 根据 payload 判断模式：
+  - `PAYLOAD_TARGETED`：聚焦传入告警。
+  - `AUTO_DISCOVERY`：没有 payload 时先查 active alerts。
+- AIOps 暂时不加 Verifier，先保证告警入口、证据工具和 trace 可用。
+
+查询 trace：
+
+```powershell
+Invoke-RestMethod `
+  -Method Get `
+  -Uri "http://localhost:9900/api/diagnosis/$aiopsSessionId/trace"
+```
+
+展示点：
+
+- `data.session.agentFlow = AI_OPS`
+- `data.session.answer` 有最终告警报告
+- `data.toolInvocations` 有 `query_metrics`、`query_logs`、`lookup_knowledge`
+- 报告有 `HighCPUUsage/payment-service` 的完整根因分析
+- 其他 active alerts 只作为相关风险出现，不展开成独立根因章节
+
+## MySQL 验证
+
+```powershell
+python scripts/query_mysql.py "SELECT session_id, agent_flow, status, step_count, tool_call_count FROM diagnosis_session ORDER BY id DESC LIMIT 5"
+```
+
+```powershell
+python scripts/query_mysql.py "SELECT tool_name, COUNT(*) AS cnt FROM tool_invocation WHERE session_id='interview-aiops-payment-cpu-001' GROUP BY tool_name"
+```
+
+## 收尾总结
+
+这套 Demo 展示的是一个完整 Agent 系统，而不是一次模型问答：入口有明确场景边界，Agent 负责规划和执行，工具提供证据，Verifier 提供质量门，trace API 提供审计和复盘能力。AIOps 入口进一步证明它可以从用户问答扩展到事件驱动诊断。
diff --git a/interview/design-tradeoffs.md b/interview/design-tradeoffs.md
new file mode 100644
index 0000000..5edb801
--- /dev/null
+++ b/interview/design-tradeoffs.md
@@ -0,0 +1,99 @@
+# Design Tradeoffs
+
+## 1. 为什么要做 trace，而不是只返回答案
+
+普通 Chatbot 只关注最终回答，但故障诊断更需要可审计性。一次诊断至少要回答三件事：
+
+- 结论是什么
+- 证据来自哪里
+- 哪些步骤由哪个 Agent 完成
+
+因此项目把一次会话拆成：
+
+- `diagnosis_session`：会话级摘要、最终答案、质量评估、反馈。
+- `agent_step`：Agent 模型输入输出、耗时、token 和工具调用标记。
+- `tool_invocation`：真实工具调用参数、输出预览、成功状态和检索元数据。
+
+这个设计牺牲了一些实现复杂度，但换来了可回放、可调试、可演示。
+
+## 2. 为什么 Chat 有 Verifier，AIOps 暂时没有
+
+Chat 入口的问题更开放，用户可能要求复杂推理或跨领域结论，所以 Verifier 是必要的质量门。当前 Chat 链路通过 `Planner -> Executor -> Verifier` 固定流程，把 groundedness 和 facts checked 写入 `self_evaluation`。
+
+AIOps 当前阶段先不加 Verifier，原因是：
+
+- AIOps 刚完成从“自动跑告警”到“可追踪告警入口”的改造。
+- 先要确认告警 payload、工具证据、最终报告和 trace 能闭环。
+- AIOps Verifier 的规则不同于 Chat Verifier，需要检查告警 scope、证据覆盖和处置建议，不宜直接复用。
+
+后续可以做 lightweight AIOps Verifier，检查报告是否聚焦 payload、是否引用工具证据、是否误展开无关告警。
+
+## 3. 为什么 AIOps payload scope 先用 prompt 控制
+
+运行验证发现：传入 `HighCPUUsage/payment-service` 后，Agent 仍可能把 mock Prometheus 返回的所有 active alerts 都展开分析。这个问题的本质是任务边界不清晰。
+
+当前选择 prompt-level scope control：
+
+- 有 payload：`PAYLOAD_TARGETED`，最终报告围绕传入告警。
+- 无 payload：`AUTO_DISCOVERY`，先调用 `queryPrometheusAlerts` 自动发现告警。
+
+没有先做 Java 侧过滤，是因为：
+
+- 过滤工具结果会降低 Agent 发现关联风险的能力。
+- 目前需要的是报告主线聚焦，而不是完全屏蔽上下文。
+- Prompt 改动小，风险低，能保留 Agent 灵活性。
+
+已验证结果：主报告有 `HighCPUUsage/payment-service` 的完整根因分析，`HighMemoryUsage` 和 `SlowResponse` 只作为相关风险出现。
+
+## 4. 为什么用 `tool_invocation` 统计真实工具调用次数
+
+早期可以通过 `agent_step.hasToolCall` 粗略判断是否调用工具，但它统计的是“哪些模型步骤包含工具调用”，不是“真实调用了几次工具”。
+
+现在 `tool_call_count` 来自：
+
+```text
+ToolInvocationRepository.countBySessionId(sessionId)
+```
+
+这样更符合 trace 语义：
+
+- 一个 step 可能调用多个工具。
+- 工具可能来自不同来源：知识库、日志、指标、Prometheus。
+- 面试时可以把 `tool_call_count` 和 trace 中返回的工具明细对上。
+
+## 5. 为什么保留 mock Prometheus 和 mock CLS
+
+面试 Demo 最怕不稳定。真实 Prometheus、日志平台和线上故障都有不可控因素，所以 MVP profile 保留 mock 工具：
+
+- `prometheus.mock-enabled=true`
+- `cls.mock-enabled=true`
+
+这样可以稳定复现：
+
+- `HighCPUUsage/payment-service`
+- `HighMemoryUsage/order-service`
+- `SlowResponse/user-service`
+- system-metrics、application-logs、database-slow-query 等日志证据
+
+这不是逃避真实集成，而是把“Agent 编排和证据追踪”作为面试演示的主目标。
+
+## 6. 为什么把面试材料单独放 `interview/`
+
+`mvp/` 是持续迭代现场，包含过程文档、验收记录和 runbook。面试材料的目标不同，它应该是可讲、可演示、可评估的展示层。
+
+因此：
+
+- `mvp/` 保留真实演进材料。
+- `devflow/` 保留决策沉淀。
+- `interview/` 只组织面试叙事和演示脚本。
+
+这样后续继续做 AIOps Verifier、UI、更多工具集成时，不会污染面试讲稿。
+
+## 7. 可以主动承认的限制
+
+- AIOps 还没有 Verifier。
+- Prompt-level scope control 不能做到强约束，只能通过 trace 和测试观察遵循情况。
+- 当前 mock 数据适合 demo，不代表生产接入已经完成。
+- Hikari 连接池已经加了短生命周期和 keepalive，但真实生产还需要按数据库 wait_timeout 和连接数预算调优。
+
+主动讲清这些限制，反而能体现工程判断：先把可追踪闭环打通，再逐步增强质量门和生产可靠性。