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...

二本的结局就是铁人三项嘛

发面经攒人品没问太深，而且问的时间不到半小时，无手撕代码，感觉有点像kpi面。自我介绍啥时候能来实习实习干的什么，实习了多久，讲讲实习具体的工作redis大key问题是什么，怎么优化比如有个hash的大key，某个版本拆开后删掉了，那么怎么保证数据的一致性如果有很多商品，redis内存不足了，怎么办？你选择哪种淘汰策略？你选了最近最少使用，那么一个刚刚被淘汰的又被查询了，会发生什么？讲一讲项目中分布式锁的使用场景和实施方案Threadlocal内存泄露讲一下，怎么避免如果业务逻辑抛出异常了，会不会导致最后的remove没有执行？你怎么确保一定remove了？你做的这个agent项目是基于开源项...