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Part 19 — FDE 面試準備指南（十九）：RKK 實戰——Multi-Agent 系統的統計評估與細粒度追蹤

以系統設計視角拆解 Multi-Agent 系統的 Observability 架構：為什麼多 Agent 的評估比 RAG 複雜一個量級、Granular Tracing 的設計原理、Trajectory Evaluation 方法，以及如何找出是哪個 Agent 拖累了整體表現

·16 min aiengineering
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Part 18 — FDE 面試準備指南（十八）：RKK 實戰——三層記憶體架構與 LLM 成本調優

以系統設計視角拆解企業級 Agent 的三層記憶體設計：Working Memory 成本控制、Semantic Long-term Memory 的異步壓縮流程、Profile Memory 的結構化提取——以及每個設計決策背後的成本與延遲 trade-off

·16 min aiengineering
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Part 17 — FDE 面試準備指南（十七）：RKK 實戰——MCP 伺服器、Tool-Calling 安全與 OAuth 授權

以系統設計視角拆解 MCP（Model Context Protocol）的安全邊界：Agent 的工具授權架構、Human-in-the-loop OAuth 流程、Tool Input Validation 防禦層，以及如何防止 Tool Injection 攻擊

·17 min aiengineering
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Part 16 — FDE 面試準備指南（十六）：RKK 實戰——Multi-Agent 狀態管理與死鎖排除

以系統設計視角拆解 Multi-Agent 的狀態管理與死鎖問題：為什麼階層式授權架構會產生死循環、State Reducer 的設計原理、分散式 Checkpoint 策略，以及如何在 LangGraph 中設計收斂的 Agent 圖

·18 min aiengineering
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Part 15 — FDE 面試準備指南（十五）：RKK 實戰——AI Agent 規模化與 Cache 策略

以系統設計視角拆解 AI Agent 的規模化挑戰：為什麼 LLM 系統的擴展和傳統 Web 不同、三層 Cache 各解決什麼問題、Stateful Agent 怎麼做水平擴展——含完整架構圖與成本估算框架

·16 min aiengineering
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Part 14 — FDE 面試準備指南（十四）：RKK 實戰——AI Agent Memory 架構設計

以系統設計視角拆解 AI Agent 的 Memory 架構：為什麼需要四種記憶、每種記憶解決什麼問題、怎麼組合、以及記憶帶來的工程挑戰——含完整架構圖與選型決策框架

·15 min aiengineering
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Part 13 — FDE 面試準備指南（十三）：RKK 實戰——Prompt Injection 攻防與 Agent 安全

以系統設計視角拆解 AI Agent 的安全架構：Prompt Injection 的兩類攻擊、為什麼 Agent 比純 LLM 危險 10 倍、五層防禦架構怎麼設計、OAuth 授權怎麼落地——含完整攻防架構圖

·15 min aiengineering
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Part 12 — FDE 面試準備指南（十二）：RKK 實戰——AI Agent 統計評估與品質量化

以系統設計視角拆解 AI Agent 的 Evaluation Pipeline：核心問題是什麼、RAG 評估三角怎麼設計、LLM-as-Judge 的取捨、以及怎麼讓 eval 成為持續整合的一環——含完整架構圖

·15 min aiengineering
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Part 11 — FDE 面試準備指南（十一）：RKK 實戰——AI Agent 線上除錯與故障排除

以系統設計視角拆解 AI Agent 的 Troubleshooting：為什麼 Agent 難 debug、觀測性架構怎麼設計、五大故障模式怎麼追蹤——含完整架構圖與 Google Doc 模擬情境應答框架

·17 min aiengineering
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Part 10 — FDE 面試準備指南（十）：RKK 實戰——AI Agent 的 Context Management

以系統設計視角拆解 AI Agent 的 Context Management：核心問題是什麼、有哪些策略、為什麼選這個、trade-off 怎麼算——含完整架構圖與面試答題框架

·16 min aiengineering
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Part 9 — FDE 面試準備指南（九）：LLM 核心知識——Token、Prompt Engineering 與 Embedding

從面試官的視角，整理 FDE 面試中最關鍵的 LLM 實用知識：Token 與 Context Window 的工程意涵、Prompt Engineering 五大技法，以及 Embedding 在語意搜尋中的原理與選型

·15 min aiengineering
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Part 8 — FDE 面試準備指南（八）：ML 基礎必備——從傳統機器學習到 Deep Learning

從面試官的視角，系統整理 FDE 面試不能缺的 ML 基礎：Supervised Learning、評估指標、Overfitting 處理，以及從 MLP 到 Transformer 的 Deep Learning 核心概念

·18 min aiengineering
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Part 7 — FDE 面試準備指南（七）：Agent 深度設計——ReAct vs Planner、Tool Routing、Multi-Agent

從面試官的視角，深度拆解 Agent 系統設計的五大主題：ReAct vs Planner-Executor 架構選擇、Tool Routing 四層漏斗、Multi-Agent 邊界、Loop 終止策略，以及 Memory 系統設計

·16 min aiengineering
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Part 6 — FDE 面試準備指南（六）：RAG 進階——檢索失敗、Grounding、評估指標與成本控制

從面試官的視角，深度拆解 RAG 系統的四大進階主題：檢索失敗的原因與修復、Grounding 策略、RAG 評估指標設計，以及生產環境中的成本控制

·14 min aiengineering
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Part 5 — FDE 面試準備指南（五）：RAG 深度技術——Chunking、Embedding、向量資料庫與混合搜尋

從面試官的視角，深度拆解 RAG 的技術細節：Chunking 策略選擇、Embedding 模型挑選、向量資料庫設計、混合搜尋與 Reranking，以及 Context Window 爆炸的處理方式

·15 min aiengineering
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Part 4 — FDE 面試準備指南（四）：System Design 實戰

從面試官的視角，完整拆解兩道 FDE 高頻系統設計題：企業知識庫 Chatbot 與 Internal AI Copilot，含 Auth、RBAC、Cache、NL2SQL 的設計決策與 trade-off

·16 min aiengineering
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Part 3 — FDE 面試準備指南（三）：你不能忽略的 ML 基礎

從面試官的視角，整理 FDE 面試中仍然高頻的傳統 ML / AI 基礎知識，包含 Transformer、Embedding、評估指標與 Fine-tuning 的工程視角

·13 min aiengineering
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Part 2 — FDE 面試準備指南（二）：Agent System Design

從面試官的視角，解析 FDE 面試中 Agent 系統設計考題，包含 ReAct 架構、Multi-Agent 判斷邏輯、失控防禦設計、MCP 協定與 Google ADK 定位

·14 min aiengineering
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Part 1 — FDE 面試準備指南（一）：RAG 完全解析

從面試官的視角，解析 FDE 面試中 RAG 最高頻考題，包含核心架構、Chunk 策略、幻覺改善、Hybrid Search 與實戰建議

·12 min aiengineering
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Part 2 — 購物車系統的高並發改造（二）：Redisson 分散式鎖、讀寫分離路由與 Docker HA 水平擴展

高並發購物車系列第二篇：深入剖析 Redisson 分散式鎖如何防止超賣與重複下單、AbstractRoutingDataSource + LazyConnectionDataSourceProxy 的讀寫分離路由設計細節（含 @Transactional 的坑），以及 Nginx + MySQL 主從複製的 Docker HA 生產架構。

·18 min engineeringarchitecture
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Part 1 — 購物車系統的高並發改造（一）：Virtual Threads、HikariCP 與 Redis 快取三管齊下

深入剖析一個真實 Spring Boot 購物車系統如何從「默認設定」升級到能承受 C10K 的生產級高並發架構：JDK 21 Virtual Threads、HikariCP 連線池調校、Redis 分層快取設計，以及升級到 Spring Boot 3.2 過程中的關鍵踩坑。

·17 min engineeringarchitecture
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Part 3 — CrewAI 完全指南（三）：進階技巧——Flows 事件驅動、Memory 記憶體、與生產部署

CrewAI 進階篇：用 @start/@listen/@router 建立事件驅動的複雜工作流程、三種記憶體機制的實際應用、錯誤處理與成本控制，以及如何把 CrewAI Crew 包成 API 服務部署到生產環境。

·17 min aiengineering
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Part 2 — CrewAI 完全指南（二）：三個真實場景實戰——競情分析、程式碼審查、客服自動化

CrewAI 不只是玩具：用三個完整的生產級範例說明如何建立競爭對手情報分析系統、自動化程式碼審查流程、以及智慧客服分類與回覆系統，包含工具整合與 Hierarchical Process 實作。

·15 min aiengineering
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Part 1 — CrewAI 完全指南（一）：入門與核心概念——用多 Agent 協作解決複雜問題

從零開始學 CrewAI：什麼是多 Agent 協作框架、為什麼需要它、核心四大元件（Agent、Task、Crew、Tool）的詳細說明，以及你的第一個 CrewAI 應用程式。

·12 min aiengineering
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Part 5 — RAG 完全指南（五）：生產級評估、GraphRAG 與 Agentic RAG

RAG 系列終章：如何用 RAGAS 框架量化評估 RAG 品質、GraphRAG 如何用知識圖譜突破向量搜尋的限制，以及 Agentic RAG 如何讓 AI Agent 主動決策何時搜尋、搜尋什麼。

·15 min aiengineering