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...

实习岗居然要微服务实习经验

RT，不是很好意思直接问HR

🙌面试感想：暂无后续 1.自我介绍+项目2.（项目）GoZero 微服务框架整体情况 项目微服务是按照什么原则拆分的？MySQL 和 MongoDB 水平扩展机制有什么区别？3.项目里 Kafka 主要用来实现什么功能？除了你即时通讯这种典型生产者消费者场景，服务间什么业务场景适合用消息队列？4.为什么选择 Kafka，而不是 RabbitMQ 等其他消息队列？Kafka 吞吐量高的底层机制是什么？5.Go GMP 调度模型6.Docker 在云服务部署场景主要解决什么问题？Docker 保证环境隔离的底层机制是什么？7.你理解什么是 AI Agent？