虾皮 我的虾皮

🕐面试时间：26.4.13-45分钟-电话面试💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：1、自我介绍2、选熟悉的项目来完整介绍一下？3、这个课题组项目是几个人做的？4、现在主流Agent里面好像替换掉了RAG这一部分有了解过吗？5、AIcoding的过程中有遇到一些什么问题吗？或者说有没有一些心得？怎么去用AIcoding呢？6、AIcoding的话，平常使用哪些来写代码？7、介绍下React范式，然后Agent如何去判断何时调用知识库、MCP Server、API呢？8、React范式的话有什么缺点呢？9、介绍下文档异步处理的整个流程？10、为什么使用Kafka而不是使用Spring的Even...

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...