说实话我自己也是 Qoder 系列产品的重度使用者感觉确实发展快。一开始我看有些小伙伴反馈嫌贵单由于接的是某海外顶级模型价格比国内模型肯定贵一些。但 Claude Code 和 Codex 也不是每个人都能用得上所以 Qoder 反而在国内成为了不错的替代品。他们最近新开源的 Better Harness 我看了一下确实都是 Agent 时代值得去参考和借鉴的东西。https://github.com/QoderAI/better-harness我也第一时间接入到了我自己的 Coding 产品 PaiCLI 中。同样开源https://github.com/itwanger/PaiCLI-Python就目前来说最成功的 AI 产品当属 Claude Code 和 Codex其次就是 Qoder、WorkBuddy 这些国内的 Agent那“羡慕隔壁组做 Qoder 的”绝对是最真实的心声。对于传统业务最好的结果无非就是优化存量但 AI 工具团队却在创造增量说不羡慕那绝对是嫉妒。AI Coding 方向的迭代速度极快团队每天都有新的、可见的产出。在大厂可见的产出等于可见的绩效。可见的绩效等于年底的丰厚年终奖。原因很简单——程序员是大模型落地最直接的用户群体AI Coding 工具的使用频次和付费意愿远高于其他场景。再加上Agent 让那些原本不具备开发能力的群体也能产出自己的产品。这意味着 Agent 方向的岗位未来两三年只会越来越多。限流、熔断、异步队列、幂等设计、调用追踪、灰度发布——这些在三高时代积累的工程能力在 Agent 产品化的过程中一个都不能少。以前管的是 HTTP 请求现在你管的是 LLM 调用。上下文窗口是新的内存管理token 预算是新的 QPS 限流工具调用是新的 RPC 网关。做 Agent 不需要去训模型、搞推理加速、写 CUDA。它需要的是你能把大模型的能力包装成一个可靠的服务——能扛住流量、能处理异常、能追踪问题、能持续迭代。如果你是一位愿意在自己的节奏下学一些新东西的人那接下来这份 Agent 面试题可以好好读一读。全文比较肝保证大家能学到很多很多系好安全带我们粗粗粗粗发场景题在淘天高并发场景下将 Agent Demo 改造为能支撑“双十一”级别流量的生产系统最大的架构挑战是什么老王翻了翻简历上的项目经历开口就是一个很难的场景题“假设你来我们淘天要把一个实验性质的 Agent Demo 改造成能扛双十一的生产系统你觉得最大的架构挑战是什么”“最大的挑战是 LLM API 会成为单点瓶颈。”“传统微服务扛流量的思路是水平扩容——流量大了加实例实例不够加节点。但 Agent 系统的核心依赖是 LLM API 调用这东西有三个特性让它没法用传统思路来扩。”“第一延迟量级不同。HTTP 接口的响应时间是毫秒级LLM 接口是秒级。一个 Agent 处理一次用户请求可能需要 3 到 5 次 LLM 调用每次两三秒加起来就是十几秒长程任务甚至需要几个小时。传统的同步请求模型在这种延迟下会把线程池打满。”“第二QPS 有上限。不管你扩多少个 Agent 实例它们都在调同一个 LLM 端点。模型提供商给你的 RPMRequests Per Minute每分钟请求数配额是固定的假如是 1 万次/分钟10 个 实例 和 100 个 实例 分到的总额度没变。”“第三成本随调用量线性增长。每次 LLM 调用按 token 计费双十一峰值可能是平时的 50 到 100 倍成本也跟着翻这么多。”“针对这三个问题我的应对方案分四层。”“第一层语义缓存Semantic Cache。把用户查询做 Embedding在缓存里找语义相似的历史查询。双十一场景下大量问题是重复的——‘我的快递到哪了’‘怎么申请退款’‘能用几个红包’。这类高频问题命中缓存后直接返回不走 LLM。”“第二层模型分级路由。不是所有请求都需要最强的模型。简单查询订单状态、物流追踪走小参数模型甚至走规则引擎只有复杂的多轮对话才走大模型。路由的依据是意图分类器的输出分类器本身用轻量模型或者规则匹配就行。”“第三层全流程异步化。用户请求进来先入 RocketMQAgent Worker 从队列消费。削峰填谷的同时也解决了线程池打满的问题。实时场景设超时兜底超时就降级到模板回复。”“第四层工具调用熔断。Agent 执行过程中会调外部 API——库存服务、物流服务、支付服务。双十一这些下游服务自己也在扛流量随时可能超时。每个工具调用加 Sentinel 熔断器错误率超过阈值直接短路。同时所有工具调用都做幂等设计防止重试导致重复下单或重复退款。”为什么不能直接水平扩容 Agent 实例“因为瓶颈在 LLM API不在计算资源。”“假设 LLM 端点的 RPM 上限是 1 万次/分钟你扩 10 个 实例 还是 100 个 实例能发出去的请求总量没变。100 个 实例 只是让更多线程同时排队排队速度不会变快。”“真正能提升吞吐的是减少 LLM 调用次数——语义缓存、模型分级、规则引擎前置——把有限的额度留给真正需要大模型推理的请求。”content01、在构建 Agent 框架时选择 LangChain/LlamaIndex 还是自研老王端起茶杯抿了一口“框架选型这块你怎么看 LangChain 这类开源框架和自研”“这个问题我有实际经验。PaiCLI 的核心 Agent 循环是自研的基于 Spring AI 做模型层抽象。另一个项目 PaiAgent 用了 LangGraph4j 做复杂的 DAG 工作流编排。”“先说 LangChain 的优势。生态是真的强500 多个集成向量数据库、模型提供商、工具连接器几乎全覆盖。做 POC 验证想法差不多两三天就能出一个能跑通的 Demo。社区活跃遇到问题基本都能搜到解法。”“但它的问题也是真实存在的。”“第一调试成本高。一个简单的工具调用经过好几层框架内部的包装报错时堆栈太多。你想知道‘为什么这次工具调用返回了空’得先理解框架的内部状态。”“第二版本是历史包袱。LangChain 早期从 0.1 到 0.2 到 0.3 几乎是三个不同的框架API 断裂式变更。虽然到了 1.x 稳定了不少但这段历史说明一件事——你的生产代码依赖别人的迭代节奏这本身就是风险。”“第三抽象。框架的设计是通用的但你的业务是完全不同的。为了适配你得写大量代码把自己的逻辑塞进框架的接口里。”“自研的优势是完全掌控每一步。调试直接看自己的代码性能瓶颈知道在哪迭代节奏自己定。况且现在 Agent 的 Coding 能力已经很强了完全不用担心自研。”“我的判断——做技术验证和快速原型用框架。做生产系统核心自己写框架当工具库用。”02、如何控制 Agent 的自主性边界如何设计安全护栏“自主性边界的核心原则——确定性的规则走规则引擎模糊的地方交给 LLM 判断高风险动作交给人工审批。”“拿退换货场景举例。‘7 天无理由退货’是确定性规则——在时间窗口内、商品未拆封直接走退货流程不需要 Agent 做任何推理。这类场景用规则引擎处理速度快、结果一致、成本为零。”“‘商品有轻微使用痕迹用户申请退货’是模糊地带——需要 Agent 根据图片判断损坏程度、参考历史类似案例、结合用户信誉评分给出一个建议。”“‘退款金额超过 1000 元’是高风险动作——不管 Agent 怎么判断最终执行前都要人工确认。”“安全护栏分三层。”“第一层输入哨兵。请求进来先过内容过滤器拦截违规内容。然后做意图分类如果用户的意图超出 Agent 的职能范围——比如问内部系统架构、要求查其他用户的隐私信息——直接拒绝不进入 Agent 流程。”“第二层执行围栏。Agent 运行过程中只能调用预注册的工具调用参数有校验规则。路径操作限定在白名单目录内防止路径穿越攻击。危险命令走黑名单拦截。每一步工具调用都有结构化的审计日志记录输入、输出、时间戳、调用者身份。”“第三层输出审查。Agent 生成的回复在返回用户之前过一遍合规检查——有没有泄露内部政策细节、有没有承诺超出权限的补偿方案、有没有包含敏感信息。”为什么不能完全信任 Agent 的推理“因为 LLM 是概率模型同样的输入不保证同样的输出。”“在退换货场景下同一个退货申请Agent 第一次可能回复‘符合政策已提交退款’第二次可能回复‘建议您联系人工客服进一步确认’。如果涉及到真金白银的退款操作这种不确定性是不可接受的。”“概率模型处理需要判断力的部分规则引擎处理需要一致性的部分人工兜底处理需要承担责任的部分。三者各管各的边界清晰。”03、Agent 的幻觉和不合规内容在工程层面有哪些控制和拦截机制老王推了推眼镜“幻觉问题大家都知道我想听的是工程层面怎么落地。”“分两个阶段生成前和生成后。”“生成前的核心手段是 RAG。把相关的事实性内容从知识库检索出来注入到上下文里。模型基于提供的证据回答减少幻觉的发生。”“但 RAG 不能完全消除幻觉。模型有可能无视上下文里的事实自己编一个‘看起来很合理’的答案。所以系统提示词里要加硬性约束——‘只根据提供的上下文回答如果上下文中没有相关信息明确告知用户你不确定’。”“对于时效性强的查询——商品价格、库存状态、物流进度——在调 LLM 之前先走一次 API 预检把实时数据拿到手再塞进上下文。不给模型‘猜’的机会。”“生成后的拦截分四道关卡。”“第一道结构化校验。回复里如果包含 URL检查 URL 格式是否合法。如果包含价格或日期检查是否在合理范围内。如果包含 JSON 或代码块检查语法是否正确。这些是纯规则的校验不需要模型参与速度快、零成本。”“第二道引用核实。模型如果声称‘根据退换货政策第三条’就去验证这一条是否真实存在、内容是否匹配。”“第三道模型裁判LLM-as-Judge。用另一个模型审查回复的事实准确性。成本不高因为审查用的 prompt 比生成用的 prompt 短得多。”“第四道置信度兜底。如果模型输出的 logprob每个 token 的对数概率反映模型对自己答案的把握程度低于阈值说明模型自己也拿不准这条回复直接转人工。”04、为 Agent 增加“通过商品图片找同款”的多模态能力后端架构需要哪些改造老王看了一眼简历上的技术栈“业务方提了个需求用户拍一张商品图片Agent 帮忙找同款。你的后端架构要怎么改”“改动集中在四个模块。”“第一新增图片处理流程。前端上传图片后后端先做预处理——格式校验只接受 JPEG、PNG、WebP。大小限制在 5MB 以内。分辨率做好校验太大的缩放到标准尺寸避免耗时过长。”“第二引入视觉编码模型。用 CLIPContrastive Language-Image Pre-training对比式语言-图像预训练把图片编码成稠密向量。CLIP 在训练阶段把图片和文本映射到了同一个向量空间所以图片向量和文字描述的向量可以直接计算相似度。商品库里所有图片要提前跑一遍离线编码把向量存进向量数据库。”“第三新建图片向量索引。在 Milvus 里单独建一张表存商品图片向量索引类型选 HNSW一种针对向量检索优化的索引结构查询延迟在毫秒级。用户上传图片 → CLIP 编码 → 向量检索 → 返回最相似的几个商品。”“第四结果融合与重排序。向量检索拿到的是视觉相似的商品但‘看起来像’不等于‘是同款’。需要一个重排序综合视觉相似度、品类匹配度、价格区间、用户历史偏好重新排序后返回。”为什么图片向量和文本向量不能混用同一个索引“因为不同 Embedding 模型产出的向量空间语义不兼容。”“纯文本检索常用的 Embedding 模型比如千问 Embedding和 CLIP 的文本编码器产出的向量虽然维度可能相同但向量空间的语义结构完全不同。把它们扔进同一个索引算余弦相似度得到的分数没有实际意义。”“CLIP 本身确实能做跨模态检索——用文字查图片或者用图片查文字——因为它自己的文本编码器和图片编码器在同一个空间里。但这种映射只限于 CLIP 自己的编码器对不能和其他模型的向量混在一起。”“生产环境的做法是维护多套索引——纯文本检索走 BGE 索引精度更高图片检索和跨模态检索走 CLIP 索引最终在应用层做结果融合和重排序。”05、如何保持技术敏锐度并学习一项新技术老王换了个方向“聊聊你个人。怎么保持技术敏锐度的”“三个习惯——筛选信息源、动手验证、输出倒逼输入。”“信息源我固定关注三个渠道。GitHub Trending 每天刷半个小时一周涨 1000 星以上的大概率有真东西。X 上关注了一批一线开发者的账号看他们每天在研究什么新鲜的东西。”“看到一个新框架或者新工具我会做一个最小可用的东西出来。比如第一次接触 MCP 协议的时候花一个半小时写了一个 MCP Server 的简单实现跑通之后对协议的理解更深了。”“最后是输出。写一篇文章或者在团队内部做一次分享。写的过程中会发现自己哪里理解得模棱两可倒逼你把细节搞清楚。”06、和团队成员在技术方案上产生严重分歧时怎么处理“真碰到过。之前在选搜索方案的时候我主张用 Elasticsearch 做混合搜索同学认为纯向量数据库就够了。”我的解决方案是。“第一步把争论变成可量化的对比。我们各自跑了一组查询测试ES 混合搜索的召回率明显比纯向量高但查询延迟也更长。数据摆出来之后争论的焦点就从‘谁的方案好’变成了‘召回率和延迟哪个更重要’。”“第二步找第三方确认优先级。另外一个同学说在他们的场景下搜不到比搜得慢严重得多召回率优先。方案就定了。”“核心是把观点变成数据把判断权交给业务约束限时做决定。”07、AI Native 应用与传统软件工程在开发模式上有什么差异老王转了转无名指上的戒指“你怎么看 AI Native 和传统开发的差异”“三个差异。”“第一确定性变成了概率性。传统服务同样的输入永远返回同样的输出测试写断言就行。AI 应用同样的 prompt 每次可能返回不同的结果。测试方法得从断言转向评估——准确率、相关性评分、人工抽检一致率。”“第二迭代方式变了。传统开发是写代码、发版本、上线。AI 应用的迭代很大一部分是调 prompt、换检索策略、改评估标准。代码可能一行没改但系统行为完全不同。版本管理的对象从代码扩展到了配置——prompt 版本、模型版本、检索参数版本都要管。”“第三团队协作模式不同。传统开发有明确的产品文档开发按文档实现。AI 应用很多时候产品经理也说不清‘好的输出长什么样’需要开发、产品、运营一起定义评估标准反复迭代。”优秀的 AI 应用研发工程师应该具备哪些素质“工程能力这个没变。但还需要对模型行为有判断的直觉——你得知道‘这个 prompt 大概率能让模型给出什么样的回复’知道‘这类任务用 ReAct 模式比纯生成靠谱’。这种直觉是靠大量实践积累的。”“还有一个容易被忽视的——评估思维。做任何 AI 功能第一步应该是定义‘什么算好’而不是直接开始写代码。没有评估标准改了也不知道是变好了还是变差了。”08、最近读过的一本技术书籍是什么老王看了一眼手表“最后一个问题。最近读过的一本技术书给你带来的最大启发是什么”“最近重读了 Chip Huyen 的《Designing Machine Learning Systems》。”纯装逼环节“这本书有一个观点我特别认同——大多数 ML 项目没达到预期原因不是模型不够好是评估做得不够好。你都不知道什么算‘好’怎么可能做出好的系统”“做 Agent 也是一样的。很多团队大部分时间在调 prompt 和换模型评估反而花的时间最少。改了之后到底变好了还是变差了没人说得清。”“这本书让我养成了一个习惯——做任何 AI 相关的功能第一步是定义评估指标和测试集然后再动手开发。”PaiCLI 如何写到简历上项目名称PaiCLI — 终端 AI Agent 命令行工具项目简介对标 Claude Code 的 Java 版终端 Agent支持 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent Team 三种执行模式具备多轮对话、代码搜索、工具调用、安全管控等能力。技术栈Java 21 Spring AI Elasticsearch MCP 协议 RocketMQ Sentinel核心职责设计 Agent 生产架构引入语义缓存减少 60% 以上重复 LLM 调用通过模型分级路由和消息队列异步处理实现流量削峰支撑高并发场景下的服务稳定构建三层安全护栏实现路径白名单和危险命令黑名单结合人机审批机制工具调用合规率达到 99.9%集成 RAG 事实注入、实时数据预检、结构化输出校验和模型裁判减少模型幻觉关键场景的事实准确率提升了约 25%实现多模态检索能力基于 CLIP 模型完成商品图片向量化编码独立维护图片向量索引支持以图搜图和图文混合检索检索响应时间控制在 50ms 以内搭建 Agent 工作流评估体系接入 Better Harness 评估框架覆盖任务理解、受控执行、变更验证、可靠交付、学习积累保障迭代过程中 Agent 整体的质量学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
