Meta 在 2026 年对 AI 工程师面试流程进行了重大调整，业内首个主流化的 AI 辅助编程轮 "Coding with AI" 正式上线。文章详细介绍了 MLE 与 Research Scientist 岗位的完整面试流程，包括传统 coding 轮、ML system design、ML theory、behavioral 等各轮考察重点，并重点解析了 AI 轮的三阶段考核：修 bug、实现功能、优化扩展，强调面试者需证明自己会验证和纠正 AI 输出。文末还给出 follow-up 问题预测和六条备考清单。
本文探讨了在 Agentic AI 系统中，上下文工程与记忆工程如何解决不同问题。上下文工程专注于单次推理调用的设计，涵盖选择性包含、结构放置、压缩和历史管理；记忆工程则关注跨会话的持久化，涉及写入策略、存储层选择和检索策略。两者在检索边界交汇，共同决定了 Agent 在实际工作负载中的可靠性。
文章深入探讨了 Agent Sandboxes 的实际应用，通过隔离性、状态管理、发布等维度的对比研究，详细分析了 Agent 运行时的两种放置模式及其架构差异。
文章探讨了 AI 中“知识库”与“记忆”的本质区别，指出仅靠语义相似性检索会导致遗忘和误报。作者介绍了 SMF 架构，利用 POSIX 符号链接构建原生文件系统知识图谱。相比传统数据库或 Markdown 链接，SMF 提供了访问控制、可编程遍历及云端扩展性。实验表明，良好的结构化架构（BM25+图遍历）在效率上优于单纯扩大模型规模。
