自我介绍项目1. 介绍下 Agent 项目中和亮点2. 项目的主要难点是什么3. 举一个项目中的例子4. ES 在项目中的功能5. 检索结果如何进行融合6. 具体是怎么生成向量的，维度是多少7. 怎么让模型知道有哪些工具，以及模型是如何调用工具的8. SSE 协议返回信息的格式是什么样的9. 记忆模块怎么设计的10. 短期记忆放在哪11. 结构化信息有哪些12. 什么时候开始长期记忆抽取13. 使用 Redis 存储短期记忆产生的大 Key 问题怎么解决14. 如何设计一个上下文卸载功能？15. Agen 执行时间长，在服务重启/崩溃后，如何保证可以接着执行任务，保证任务可以完成MySQL 1...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

识别阻塞风险：死锁排查与线程推进保障实战 在并行 C++ 开发中，理解“阻塞”与“非阻塞”操作的本质区别是构建高性能并发系统的关键。许多性能瓶颈并非源于算法逻辑的复杂性，而是源于线程间不当的资源竞争导致的相互等待。本文将通过一个具体的累加任务案例，深入剖析基于互斥锁的阻塞实现与基于原子操作的非阻塞实现之间的差异，并揭示其背后的底层机制。 阻塞式实现的陷阱 为了直观展示阻塞带来的性能问题，我们首先构建一个基于 std::mutex 的同步场景。在这个示例中，八个线程协作完成一个共享变量的递增任务，总迭代次数为 （即 32768 次）。 代码结构分析 在阻塞版本中，大部分线程运行常规的 work ...