一面（3.19）：感觉是个高职位的面试官，各种场景题给我拷打麻了，本来以为稳挂，结果8天后海底捞约了个当晚的二面。二面（3.27）：周五晚上七点，双面试官，感觉面试官都有点想休假了，问题感觉是随便问问，轻松拿捏，当晚直接进hr面试评估中。周一上午收到周三hr面邮件，周一下午五点收到云证hr面（4.1）：全程hr面主导，都没让我自我介绍，hr说云证提前发可能是之前的面试官发的，还说最快这周出结果，最慢下周出结果，如果录取的话就不发oc了，直接发offer，面完十分钟进录取评估。4.1晚上已offer

联想一面自我介绍rag文本分块策略你对AI agent的了解了解哪些框架在rag中如何构建上下文对话的能力关于大模型提示词的经验你知道哪些agent工具rag中的幻觉问题是这么处理的？你知道哪些向量数据库？在rag中，有哪些相似度的计算方法你知道最近两年有哪些agent框架吗谈谈你对openClaw的人生谈谈对agent Skills的认识什么是python闭包，你在项目中哪些场景中使用了的Java中如何处理内存泄漏风险反问：大概有几面：总共两面，后面一面是HR面多久能知道本次面试的结果：应该很快吧大概多久能入职：得HR才能知道（整个流程总共20分钟，无手撕代码环节。时间短的比拷打1个半小时，...

没什么参考，全部照着实习问，中间穿插八股，然后算法没做出来，给的是一道debug题，不知道怎么做。。 但是面试官很好很耐心，下次还来哈哈哈

发面经攒后面的人品，我攒我攒一面：1.组内业务介绍2.自我介绍3.上下文压缩怎么做的4.压缩的时候信息丢失怎么做5.这样上下文工程还有什么，比如引入长期记忆，讲了讲mem06.openclaw的记忆系统怎么设计的7.openclaw的多智能体协作是怎么做的反转链表---二面：自我介绍说一下最深的点，感觉有点为了表现自己说错了，是自己做的最深的点，我说的是最近比较关注的深入研究的点(hhh查询的接口，问我数据量到底有多少?我不知道啊！确实是扣分点Agent范式是怎么做的？混合查询怎么做的？组合总数---感觉还是自己太菜了