zhuyongxin
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Archive pre-refactor interview notes and add current deep-dives on architecture evolution, issue-derived stories, and evidence gates.
3.1 KiB
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SuperBizAgent 面试资料包
一句话定位
SuperBizAgent 是一个面向企业故障诊断场景的 Agent 工程项目。它把用户问题或 AIOps 告警转换成可追踪的 Agent 执行链路，并把工具证据、模型步骤、最终答案、自评估和用户反馈统一沉淀到诊断 Trace 中。
面试重点
- Agent 编排：Chat 复杂问题走
Planner -> Executor -> Verifier；AIOps 告警入口走Supervisor -> Planner / Executor。 - 工具证据链：知识库、日志、指标、Prometheus 告警都通过显式工具调用进入链路，并记录到
tool_invocation。 - 可追踪诊断：一次诊断对应一个
sessionId，可通过GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace回放。 - 质量门禁：Chat Verifier 校验 groundedness；AIOps 规则评估检查报告完整性、payload 聚焦和证据工具覆盖。
- RAG 工程化：
lookup_knowledge是显式 Agent Tool，底层通过 Spring AI VectorStore 主路径 + Milvus SDK fallback。 - 反馈闭环：用户反馈
useful会沉淀case_library，not_useful保留 bad case 信号。
推荐阅读顺序
mvp/architecture/interview-one-pager.md：一页式架构图和 2-5 分钟讲解。mvp/demo/ten-minute-interview-demo.md：10 分钟现场演示脚本。interview/story-cases.md：可复用的面试故事案例。interview/architecture.md：面试版系统架构。interview/design-tradeoffs.md：关键设计取舍。interview/demo-script.md：更细的命令式演示脚本。interview/acceptance-checklist.md：面试前验收清单。- RAG 专题文档：
rag-refactor-story.md、rag-vectorstore-interview-notes.md、rag-retrieval-quality-report.md。
核心演示链路
Chat 诊断
POST /api/chat
-> ChatService
-> Planner -> Executor -> Verifier
-> lookup_knowledge / query_logs / query_metrics
-> diagnosis_session + agent_step + tool_invocation
-> GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace
-> POST /api/feedback
AIOps 告警诊断
POST /api/ai_ops
-> AiOpsService
-> PAYLOAD_TARGETED / AUTO_DISCOVERY
-> ai_ops_supervisor
-> planner_agent / executor_agent
-> queryPrometheusAlerts + logs + metrics + lookup_knowledge
-> alert report
-> aiops_rule_evaluation
-> 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。
- RAG 检索链路：Spring AI VectorStore 主路径、Milvus SDK fallback、L0 hint、检索评测 baseline。
- Trace API：统一返回 session、agent steps、tool invocations 和 summary。
- Demo 材料：
mvp/demo/README.md、mvp/demo/ten-minute-interview-demo.md。
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、可验证、可回归的 Agent 诊断系统。模型可以规划和推理，但每一步工具证据、最终结论、Verifier 结果和用户反馈都能被 Trace API 回放。面试时重点展示“从问题到证据到答案到验证再到反馈”的闭环。