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...

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

整理的时候发现，为啥这么多redis？？？😂😂😂我还是换回我的rpc吧(起码自己手敲了)有啥需要改进的，求大佬指点

(演讲录像 Bilibili | Youtube)上个月，我随 VictoriaMetrics 团队在 KubeCon Europe 2026 上分享了分布式追踪中的回溯采样（Retroactive Sampling）。本文为分享内容的实录，希望你会对以下成果感兴趣，并且在接下来的 12 分钟里了解它：“对比 OpenTelemetry 中的尾部采样，该方案可以把 Outbound 流量、数据采集链路的 CPU 和内存同时削减 60-70%。”回溯采样与其他方案的对比 —— 详情见第 3 节1. 背景我们还是从基础概念开始，不过如果你已经很熟悉 —— 请直接跳到第 2 节，你不会因此错过任何内...