一面业务面（40min）1.自我介绍2.简历深挖3.安克某一品类的生态和小米相比你觉得有哪些不足以及可以改进的地方4.对于team里面的两个方向更倾向哪一个，为什么5.如果要上线一个新品，你觉得步骤是什么6.对于国内的主流社交媒体了解吗，有什么洞察，好奇心怎么样7.反问二面业务面（30min）1.自我介绍2.过去的实习经历不太相关，为什么选择投递这个岗位3.简历深挖4.实习中，遇到的印象最深刻的事（抓狂或骄傲都可以）5.个人问题（家，性格，性格方面的缺点）6.反问三面综合面（15min）1.自我介绍2.实习经历中最有成长和收获的具体案例，达成这件事的关键原因是什么3.过去协助策划的两个活动在用...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

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...