1. 做一下自我介绍2. 如果一个核心链路已经同步调用很多下游了，为什么还要引入消息队列，而不是继续堆线程池消息队列真正解决的不是“异步”两个字，而是削峰、解耦、容错和流量治理。同步链路堆线程池只能把等待成本从调用方挪到自己进程里，并不能改变系统容量边界；一旦下游抖动，请求会在调用链上层层堆积，最终把连接池、线程池和网关超时一起拖崩。引入 MQ 后，主链路可以只做核心事务，非核心逻辑异步化，下游能力不足时也能通过堆积和消费速率控制做缓冲。不过 MQ 不是银弹，如果业务要求强一致、低延迟、同步结果可见，盲目异步反而会把复杂度转移到补偿和状态机里。3. 从生产端到消费端，怎么把“消息不丢”这件事讲...

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

软件测试这个简历可以吗😭求指导🙏

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...