1.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”，而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度：时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先，但前提是它来自更可信的输入；来源上，用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入，优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容；置信度上，如果只是一次低置信抽取，不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层，一层是 event log，完整保留用户每次表达过什么；另一层是 materialized profile，也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时，不是直接物理覆盖，而是先记事件，再按规则刷新画像。...

大二大三那会非常的向往互联网大厂，进去之后刚开始会觉得各个都很牛，只有自己是菜狗，干了一段时间会发现外表光鲜靓丽的某个人或者公司原来内部也就这样。即使是你的领导或者你的导师一样都会有不会的不懂的。实习或者找工作也都是这样，别把别人想的太厉害，大家可能会觉得自己的经历或者项目什么的比较拉不好说，不用怕，大胆的吹，你的面试官大多时候都不了解你的细节，只要你能自圆其说就行了。不过大厂之所以能成为大厂肯定也是有厉害的地方的，厉害在有几个天赋型的选手搭建出一套完整可执行的规则，后人照着做就不会出大问题。

现在才学到苍穹外卖，会不会太晚了TvT，在想能不能找小厂刷刷实习经历，这简历可以试着投吗？有人能指点一下吗，谢谢大佬

引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...