手把手带你拆解一个 GitHub 开源项目，用 LangGraph 从零搭建多 Agent 智能助手。Supervisor 架构 + 5 个专业子 Agent，代码不到 3000 行，适合写进简历的实战项目。    三、架构详解 用户消息 (Telegram / Slack) | v +---------------+ | Manager Agent | GPT-4o + SQLite记忆 +-------+-------+ | | SendMessage 工具（动态注入） | +-----+-----+-----+-----+ v v v v v 消息 日历 待办 协作 搜索 Agent A...

刚刚丢了简历过去tx提前批，燃尽了😓感觉这年头保研考研考公都难。今晚海投看看能不能刷点经验，八股一点没看。冲冲冲。

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

1、自我介绍2、项目拷打3、讲一下 OpenClaw 的记忆本地存储怎么设计如果做本地记忆存储，我不会把它设计成简单的对话历史追加，而会把它拆成短期记忆、长期记忆和检索索引三层。短期记忆主要服务当前会话，用来保存最近几轮对话、当前任务状态、工具调用结果和待执行动作；长期记忆主要保存用户偏好、历史事实、任务总结和可复用经验；检索索引层则负责把长期记忆做结构化检索和语义召回。本地存储设计时，数据模型最好不要只存一段纯文本，而是存结构化记录。比如：memory_iduser_idsession_idmemory_typecontentsummarytagscreated_atupdated_atim...