AG前言这是我的agent系列文章的第7篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏随着 AI Agent 应用的快速发展，智能体需要处理愈发复杂的任务和更长的对话历史，而 LLM 的上下文窗口限制、持续增长的 token 成本，以及如何让 AI 有效 “记住” 用户偏好和历史交互，成为构建实用 AI Agent 系统的核心挑战。记忆系统（Memory System） 正是解决这些问题的关键技术...

boss上投了200份了，还是没有约到面试，甚至没有回复，好焦虑😖

🕐面试时间：60min❓面试问题：自我介绍拷打agent项目，react是怎么设计的，多轮对话是怎么实现信息传递的，每个agent在每轮对话中的记忆是怎么样的长短期记忆的理解rag是怎么实现的，reader和spliter的策略是什么。召回效率不好怎么优化（切割方案，多路召回，query rewrite）mcp的stdio和sse有什么区别在你开发的实际感受下，传统的掉api和使用mcp有什么体感上的不同第二个项目实现怎么实现幂等的在事务过程中mysql蹦了怎么办，锁怎么释放（防不胜防，考虑设置断点+过期时间）如果我要改成一个用户能操作5次，怎么改（在最开始用分布式锁锁住，然后在里面进行业务...