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...

要招就招，每次一脚踢开，挂完一两小时后 发面试邀请，我又乖乖接受 还有机会吗

先简单自我介绍一下。你项目里有RAG地学知识库系统，介绍一下RAG是什么？用户提问时，大模型和RAG是怎么配合工作的？在这个RAG系统里，Redis用来做什么？Redis和MySQL有什么区别？Redis如何解决内存数据丢失问题？AOF记录的是什么操作？AOF重写是怎么合并的？项目中使用Redis有没有遇到缓存问题？过期时间怎么设置，有哪些考虑？MySQL索引回表是什么意思？了解MySQL最左前缀原则吗？联合索引(a,b,c)，查询条件写b、c、a还能命中索引吗？项目中消息队列的使用场景是什么？Kafka消费慢、消息积压该怎么处理？Kafka数据丢失一般是什么原因？你学习新编程语言的思路是什么...