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...

我投的后台开发。。。这还要面吗

就不投

最近看了好多同学简历中的项目经历都已经变成一个AI项目加一个常规项目，而且大家似乎很有默契的形成了一个RAG项目+商城、优选、秒杀项目.....很难不让人感慨，在这个古法编程向vibe coding过度的时期，大家又默契的写出了同质化如此高的简历。如果大家厌倦了写商城类这种极致并发的项目，害怕自己经不住面试官对大流量技术设计的拷打，那不妨关注一下由楼主开源的异构数据源流转系统datalinkx。不同于c端项目浮夸的流量和并发，在后A(AI)、B(BigData)、C(CloudCompute)时代，datalinkx的优势在于其大数据垂直领域的业务价值。为什么选择搞异构数据源流转项目每到春招秋...