长期记忆 面试题
共 6 篇真实面经 · 涵盖 字节跳动 / 靖安科技 / 阿里云 / 度小满 / 米哈游 等 5 家公司
字节跳动 AI Agent 开发二面面经
字节跳动 AI Agent 开发二面，从项目深挖切入，覆盖长期记忆的存储与读取、上下文压缩取舍、多 Agent 协作防死锁、单 Agent 与 Workflow 选型，以及父子切块、混合检索与重排、向量库更新失效；八股部分考 HTTP 与 RPC 选型、HTTPS 与根证书、进程线程与协程、GC 策略、缓存三大问题，另有日志统计手撕与效果评测。
靖安科技全栈开发三面
靖安科技全栈开发三面面经，全程围绕简历深挖：空域协同指挥平台的十万级无人机渲染、向量检索系统的切片优化与召回重排、运维 Agent 的工具调用与长期记忆机制，以及「故障诊断从 15 分钟缩短到 1 分钟」这类指标的测量方式。
阿里云二面面经：Agent 框架选型、工具权限隔离与上下文压缩
阿里云二面面经，9 月 21 日。围绕一个 Agent 项目连环追问：用户群体与业务价值、为什么选 LangGraph 与 Deerflow、工具权限隔离、群聊与私聊的上下文区别、长期记忆与上下文压缩、工具调用的异常超时重试与模型排队调度。
字节 AI Agent 开发一面 30 题全记录
字节 AI Agent 开发一面 30 题记录，分项目深挖、Agent 与 RAG 核心、八股、手撕、工程场景五组。重点在长期记忆的存储设计、上下文压缩的取舍、多 Agent 防死循环、父子切块与混合检索重排，以及工具成功率统计的手撕题。
度小满 AI 全栈研发二面：AI Coding 工作流、长期记忆与多 Agent 闭环
度小满 AI 全栈研发 27 届秋招二面，9 月 20 日，约 30 分钟。全程围绕实习追问 AI Coding 工作流的拆解、TechDoc 维护、数据埋点三态、上报重复、多模型切换状态机、上下文窗口不匹配、长期记忆冲突消解与多 Agent 验证闭环。
米哈游游戏AI研发（Agent）秋招面经
米哈游游戏AI研发（Agent）秋招面经，围绕 RAG 与 Agent 系统工程展开：幻觉防护的分层设计、长期记忆的存储召回与遗忘、视频切片与多模态索引、高光片段判定、长文档切分策略，以及召回率与准确率的评测指标和测试集构造。
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