技术派 - 学编程就上技术派

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一篇以面试对话形式展开的RAG知识库项目面试题解析，涵盖Embedding向量检索、Function Calling、对话记忆、文本切割、流式响应、WebSocket协议等核心知识点

第 3 期：为 Java Agent CLI 加入 Memory 系统，短期记忆、长期记忆、上下文压缩、Token 预算管理，让 Agent 不再金鱼记忆。

第2期：为Java Agent CLI加入Plan-and-Execute能力，让Agent先规划后执行，支持复杂多步任务和DAG依赖管理。

深入解析基于WebSocket与WebFlux实现LLM流式对话的技术方案，涵盖全双工通信、用户主动中断机制及性能优化，首字延迟低于500ms。掌握面试核心考察点。

从零开始用 Java 实现一个 AI Agent CLI，包含 ReAct 循环、工具调用、GLM-5.1 集成，手把手教你打造自己的 Claude Code。

OpenAI Codex 重大更新实测，Computer Use 让 Agent 自己操作你的 Mac，还有内置浏览器、图像生成、记忆、自动化等六大新能力。

阿里一面Agent方向面试复盘，涵盖LangChain架构、Multi-Agent、A2A协议、MCP、Transformer自注意力、大模型对比等核心面试题

Hermes Agent v0.9.0深度实测，上下文压缩从废到能用，附知识星球实战回复演示

50年前的命令行为什么又火了？深扒CLI在Agent时代被重新选中的逻辑，附飞书CLI、OpenCLI实测