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...

搞笑呢？？？？？

目标后端

拿到offer了，26届测试开发，双非一本，写个收尾。 两个月，投了40家，笔试23家，一面18家，二面9家，拿到3个offer，选了最满意的那个。 说几件这两个月学到的事，给还在投的同学参考一下。 【1. 投递量要够，精投不够用】 一开始我觉得精投就行，认真看JD，选匹配度高的，投了10家觉得差不多了。 结果不行——中小厂没消息太多，大厂竞争激烈，10家根本不够。后期一口气补投了20家，最终offer反而来自这20家里的两个。 量要够，至少30家起，宁可多投不匹配的，也别因为"不确定"就不投。 【2. 填表浪费的时间比我想象的多】 前期手动填表，每家15-20分钟，投了2...