遇到的AI项目，都会聊一些什么

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？

最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用Cursor或者Claude Code这种成熟的AI原生工具写代码，但在自己开发AI基建或应用时往往忽略了底层的工程细节。现在面试不缺懂点AI概念的人，缺的是能把大模型和海量真实业务数据无缝结合、真正解决痛点的工程大佬。大家复盘时千万别只盯着算法，多挖挖系统设计、数据清洗和工程落地的细节，把这些打磨透，才是咱们在目前这个大环境下拿Offer真正的护城河！