赛力斯

一面（技术面）面经相关自我介绍，介绍你最熟悉的项目，详细描述背景、流程、难点及解决方案用过哪些单片机？最常用哪些模块？开发板/芯片选型的依据是什么？（性能、空间、成本、迭代速度等）项目中用过哪些传感器通信协议？介绍SPI、IIC、UART的区别ADC用过几位的？采样率是多少？有跑操作系统还是裸机开发？用HAL库吗？谈谈对线程和进程的理解，通信方式有哪些？OSI七层模型，应用层的作用举例说明volatile关键字的作用static变量的作用域和生命周期C和C++的区别，结构体和类的区别虚函数了解多少？智能指针是什么？栈和堆的区别？volatile关键字的作用是什么？什么场景下必须用？static...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

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...