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...

这种的是真的假的，有没有什么陷阱啊

本来下午都要面试了，提前一周约好了面试，现在有把我踹了？？？真服了

时长1h1.自我介绍2.实习经历+项目（持续了大概20min）3.coding部分（持续20min）3.1 三个线程按顺序打印abcabc（因为用Go，所以写得很快，然后写太快了就奖励再来一题。。。）3.2 在最多删除一个字符的前提下，判断是不是回文字符串——————————————————————————————————————————————————————————八股环节4.索引设计的原则答：最左匹配原则（联合索引/复合索引会按照字段的顺序构建B+树，查询时只有匹配‘最左前缀’才能命中索引）高度区分原则避免过度索引：每增加一个索引，会增加磁盘空间的占用，会降低INSERT/UPDATE/...