Q1: 检索Agent中是如何做上下文管理的？拆解：三个层面：①上下文窗口管理（超token限制怎么截断/摘要/滑动窗口）②上下文质量（去噪，哪些信息真正有用）③上下文组织（system prompt放最前、工具调用结果插入、历史对话保留策略）。要点：不说"我们做了个工具"，说"我们发现Agent因上下文膨胀导致XX问题，所以做了YY策略"Q2: 大语言模型的输出是如何进行约束的？拆解：三层约束：①Prompt层（system prompt限制格式/范围）②推理引擎层（logit bias/grammar约束/JSON mode）③后处理层（规则校验+重试）。不要只说"靠prompt"，说清楚每层各自解决什么问题Q3: AI Coding题目：不可以直接把题目丢给AI，要自己先提炼出需求。用Codex来做。拆解：流程：①理解需求→拆功能点→写成结构化md ②用Codex实现 ③再开一个Codex会话做code review。考点不是你代码写多好，是你能不能把模糊需求翻译成AI可执行的指令拆解来源：小红书 Product Engineer AI应用方向（一面）来源：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/efc599d387ea4bc1a3f91cb862466d1f