Add code-grounded interview notes: stack, design, and implementation

[CChen19]

对照当前源码整理了一份 Agent 面试复习材料，覆盖三个问题：项目里实际用了什么、为什么这样设计、关键路径怎么实现。

这份笔记补什么

仓库里已有 Day 1（项目主线）和 Day 2（JD / reliability / eval）问答稿。这份补的是和代码对齐的技术深挖，方便面试时讲清数字、接口和取舍，而不是只背概念。

内容结构

1. 用了什么：按职责层列 LangGraph / Pydantic / SQLite / Chroma / vLLM / eval，并标明两个容易说错的点——图没有 bind_tools，真正的 AgentState 是 TypedDict。
2. 怎么设计、为什么：Plan → Execute → Reflect、baseline、一次一参、rule-based reflector、RAG 只接地 planner、可靠性五层、三层评估。
3. workflow 还是 Agent：承认执行层是写死的 tool 协议；agency 在 Planner 的假设选择和反馈闭环。推荐说法是 agentic workflow / constrained agent，对应 Anthropic 的 evaluator-optimizer 变体。
4. 怎么实现：从 NL intent 到 baseline / planner / executor / bottleneck / bootstrap / memory 的代码路径，以及会被顺着问的 vLLM 知识点。

文件：reports/interview_stack_design_implementation.md