Memory 面试题
共 2 篇真实面经 · 涵盖 蚂蚁集团 / 腾讯 等 2 家公司
蚂蚁集团大模型应用面经合集：业务中台与 RAG 知识库
蚂蚁集团大模型应用方向四场面试合集：一面围绕跨境售后工单中台，追问单机迁集群的典型问题、幂等 Token 与雪花算法时钟回拨、订单状态机中间态与评论分库分表热点治理；后三面深挖 RAG 知识库的采集更新、静态知识库与动态检索取舍、图 RAG 实体一致性，以及 Agent Memory 分层晋升与 Spring AI 记忆机制。
腾讯社招三面面经（Agent 方向）
腾讯社招三面，围绕 Agent 项目做深度追问：运营活动代码重复率与内部活动框架、Agent 项目的团队规模与分工、memory 用了哪些框架组件、意图识别的做法与抽象化后效果变好的原因、Agent 上线后对人效的提升；后半段转向 AI 使用本身——端到端工作流成熟度、AI coding 覆盖率与质量保障、是否用 TDD；最后是职业选择与成就感来源类的软性问题。
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