1.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”，而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度：时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先，但前提是它来自更可信的输入；来源上，用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入，优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容；置信度上，如果只是一次低置信抽取，不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层，一层是 event log，完整保留用户每次表达过什么；另一层是 materialized profile，也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时，不是直接物理覆盖，而是先记事件，再按规则刷新画像。...

刚看到到了初试，还没面就流程结束，有没有知道什么情况的

这些题刷完能不能拿五千一个月

有一个问题：Multi-Agent 架构到底适合什么场景？ 很多人第一反应是：“任务复杂的时候就用多 Agent。” 然后面试官就会继续追问：什么叫复杂？复杂体现在哪？引入多 Agent 的代价是什么？有没有明确不该用的场景？ 如果这些问题答不清楚，这道题基本就丢分了。 真正成熟的回答，不是“复杂任务适合拆分”，而是要给出一套可操作的判断框架。结合 Claude Code、Codex 类产品的实战经验，可以把这个问题归结为一句话： 默认先用单 Agent，只有在单 Agent 已经暴露出明显瓶颈时，才引入 Multi-Agent。 好像也是很扯。 为什么不能默认上 Multi-Agent？ 很...