米哈游招聘｜动作游戏在招

1. 自我介绍2. 介绍下项目，重点讲架构、关键设计和线上问题3. Agent 的上下文窗口不够时，长短期记忆应该怎么分层设计长短期记忆不能简单理解成“最近消息”和“很久以前的消息”。更合理的设计是把状态拆成三层：工作记忆负责当前回合执行所需的最小上下文，摘要记忆负责阶段性中间结论，长期记忆负责稳定事实、偏好、任务状态和关键证据索引。这样做的好处是短链路推理不会被旧噪声拖死，而长任务又能在需要时按状态检索历史事实。真正难的不是分层本身，而是写入和召回策略。不是每条消息都值得进长期记忆，通常只把高价值、可复用、低歧义的信息写进去，比如用户偏好、外部工具执行结果、关键约束、任务完成状态。否则记忆库...

恐怖如斯

1. Agent 和传统 workflow 的本质区别是什么，什么时候该选 Agent，什么时候不该选传统 workflow 的核心是路径预定义，系统知道每一步做什么、怎么流转、失败后怎么回退，所以它更适合规则清晰、链路稳定、审计要求高的场景。Agent 的核心则是把部分决策权交给模型，让它在运行时决定下一步查什么、调什么工具、如何分解任务，因此更适合任务开放、输入噪声大、解法不唯一的场景。真正的分界线不在“有没有模型”，而在“是否允许运行时规划”。如果目标是工单分类、审批流转、固定字段抽取，workflow 往往更稳；如果目标是复杂排障、代码仓库理解、跨工具探索式分析，Agent 才更有价值...