AI Agent 面试题第二弹：Memory、RAG 检索、长上下文工程 13 题
老王这次换了副金丝眼镜，像极了某个互联网大厂的 CTO，眼神犀利但嘴角带笑，看起来今天心情不错。
老王翻了翻我的简历，“你这个 PaiCLI 写了三层记忆架构、RAG 向量检索、长上下文自适应，挺能吹的啊。”
（内心 OS：王哥你别说吹，这些我一行一行码出来的😤）
我说：“王哥，这几块确实是 PaiCLI 的核心。记忆系统做了三期，第 3 期做 Memory、第 4 期做 RAG 代码库理解、第 12 期做长上下文工程。最近还做了两个升级——长期记忆加了项目级隔离，代码检索从 RAG 一把梭改成了精确搜索优先、RAG 语义兜底。”
老王露出感兴趣的表情：“行，那就从记忆系统开始聊。”
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01、Agent 的记忆系统分哪几层
老王问：“先说说整体架构，你们的记忆系统是怎么分层的？”
我说：“三层。短期记忆、长期记忆、外部记忆。”
短期记忆就是当前对话的消息历史——用户输入、模型回复、工具调用和结果，每一轮都在追加。生命周期是一次会话，关掉终端就没了。
长期记忆是跨会话持久的。
用户说“记一下这个项目用 Java 17”，Agent 就把这条事实写到本地 JSON 文件里。下次开新会话，Agent 从文件里检索和当前对话相关的条目，注入到上下文中。这样跨会话 Agent 也能“记住”用户的偏好和项目背景。
外部记忆就是通过检索访问的外部知识库，不在对话历史里常驻，需要的时候按需查。
PaiCLI 的外部记忆有两条路：
- 一条是精确搜索，按关键字或正则实时扫描项目文件树；
- 另一条是 RAG 向量语义检索，从预建的 Embedding 索引里找相关代码段。
Agent 优先走精确搜索，只有查询太模糊、关键词难确定的时候才走 RAG。
老王追问：“三层之间怎么协调？”
我说：“有一个统一的管理者负责协调。每轮请求模型之前，它会做三件事：从长期记忆里检索相关条目，从外部记忆拿到检索结果，然后把这些和短期记忆里的对话历史一起拼装成完整的 prompt 发给模型。三层各司其职，管理者负责‘调度’。”
02、短期记忆会溢出吗
老王问：“对话聊久了，短期记忆会不会撑爆上下文窗口？”
我说：“会。”
模型有上下文窗口限制，GLM-5.1 是 2...
企业级Agent工作流编排项目PaiFlow
Vibe Coding版本的PaiAgent
派聪明RAG AI知识库Java版本+Go版本
微服务 PmHub、技术派、MYDB
求职派JobClaw（OpenClaw/Hermes架构
PaiCLI（类似Claude Code的Agent
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