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...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

史上最尬，没有之一😂我是社招。3月26日，第7次，一面挂，就扯了20分钟，感觉可能是kpi。4月3日，今天又有电话打来了，约了下周二晚上的面试。第8次了。敢打我就敢面

大家好，我是@程序员花海，我看过太多同学的 AI Agent 项目简历，写出来的亮点全是这样的：做了一个 AI Agent 智能助手，集成了大模型、RAG 知识库、MCP 工具调用，实现了自动对话、推文发布、通知推送等功能，提升了效率。这种写法，在大厂面试官眼里，等于没写。很多同学做 AI Agent 项目时，技术栈堆得很满，MCP、RAG、规则树、策略模式、Spring 动态注入、大模型调度…… 看上去非常唬人，可一写到简历上，面试官扫一眼就划走了。问题根本不在你没做东西，而在你没把项目讲清楚。比如看这份简历，表面上用到了各种 AI 相关技术，组件也列得很全，但仔细一琢磨，整体更像是把市面上...