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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...

投的大厂几乎全都是简历挂，我不太明白，我问了很多人他们都说简历没什么问题。可是快手挂我两遍美团、阿里大部分、拼多多、字节剪映、懂车帝、爱奇艺、百度、oppo、小米、美的、哔哩哔哩基本上都是简历挂。我想不通了，一整个三月只有腾讯和钉钉给面了。结果腾讯的两道题我没a出来，钉钉遇到kpi面，面完出来看官网果然是秒挂，我已经觉得绝望了。难道真是简历问题？

1. 做一下自我介绍2. RAG 分块策略应该怎么选，真正影响效果的核心因素是什么分块策略不是越细越好，也不是统一按 token 长度切就行。真正影响效果的是 chunk 是否保留了完整语义单元、是否带有足够的定位信息、是否能在召回后被模型直接利用。像制度文档、规则文档、FAQ、表格和多层级说明，最佳切法差异很大。比较稳的方式通常是结构优先、语义补充、长度兜底，也就是先尊重标题、段落、表格、列表，再在超长片段内部做语义切分。这样做的目标不是生成整齐块，而是让每个 chunk 自带最小可回答上下文。3. 怎么评估 RAG 的效果，除了准确率还能看什么RAG 效果不能只看最终回答对不对，因为那样很...