求问工作情况 国网数科

最近参加了几场Agent专项面，有个非常刁钻的趋势：面试官开始反思“过度智能化”的问题。比起炫耀模型的能力，他们更想看你作为开发者，如何处理资源边界与业务对齐。核心考点一：Token 经济学与“长效记忆”的取舍面试官常会问：“如果任务链路极长，上下文爆了怎么办？”别只回答“滑动窗口”或“向量检索”。现在的深度考点是“记忆的结构化存储”。考点： 你是否设计了类似计算机操作系统的“缓存交换”机制？深度回答： 聊聊如何将非结构化的对话，实时提取并更新到结构化的知识图谱或数据库中。这样Agent下一次读取的是“属性值”，而不是翻看几万字的聊天记录。这考查的是你对信息压缩率的控制能力。核心考点二：如何定...

在 AI 时代，是否还需要刷力扣，其实答案很现实：需要，但方式要变。一方面，AI 确实可以帮你快速生成代码，甚至给出最优解思路，但面试场景并不会因此消失。很多公司依然保留“手撕代码”环节，本质上考察的不是你会不会写答案，而是你是否真正理解数据结构与算法、是否具备清晰的逻辑表达能力。在没有 AI 辅助的白板或在线面试中，这些能力无法替代。