1. 自我介绍，围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”，而是做大以后上下文会混杂，知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释，本质上就是不同任务类型，它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent，模型容易被无关上下文干扰，也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分：入口先做路由，再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时，如何判断当前应该调...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

1. 自我介绍2. 介绍下你简历上这个项目3. 聊聊记忆系统模块设计，你会怎么拆记忆系统至少要拆成写入、索引、检索、融合和淘汰五层。写入层不是把所有对话都存下来，而是先判断值不值得记；索引层要同时支持按用户、会话、任务、实体和时间切片检索；检索层通常要把结构化过滤和语义召回结合起来；融合层负责把召回结果转成当前 prompt 可消费的上下文；淘汰层解决过期、冲突和污染。好的记忆系统不是“记得多”，而是“能在正确时刻拿回正确事实”。4. 记忆检索到底应该用 user_id、session_id，还是别的主键不能只用一个主键。session_id 更适合短期上下文恢复，能还原当前任务过程；user...