兄弟们，见字如面，我是王中阳。

最近没有更新视频，因为我们用Hertz+Eino肝出了“有真人面试官那味儿”的智能面试SaaS，把开发中掉过的坑、踩过的雷，全熬成了能直接复用的字节级实战经验。不管你是要搭同类产品，还是想提升AI落地能力，这篇干货直接码住，绝对不亏！

一、这波AI面试项目，为啥技术人必看？

市面上AI项目一抓一大把，但能沉淀出“拿来就用”干货的少之又少。我们这波的核心价值，全在“真刀真枪”的实战里，主打一个实在：

• 产品够能打：拒绝“人工智障”既视感

不像那些只会机械问答的工具，我们的SaaS是真有“面试官范儿”——从简历智能扒重点、精准抛问题，到专业评估答案、生成复盘报告，面试全链路直接包圆。之前做企业知识库项目时，就因为AI交互太生硬被甲方打回，这次用Hertz+Eino硬撑技术底座，每个功能都经受过真实业务的“毒打”（具体代码可戳 README.md，直接扒走）。

• 经验够硬核：踩过的坑都有解法

团队前前后后肝了3轮架构重构，跟Prompt死磕上百次，流式面试调试更是熬了N个大夜。就像上次AI客服系统，因为架构没拆干净，智能体乱改权限校验逻辑，导致线上出问题，这些真金白银买的教训，现在都做成了可运行代码+通用模板。有了这些，你做同类项目直接绕坑走，效率直接拉满！

二、架构大揭秘：Hertz+Eino搭起的性能天花板

整个系统架构就抓三个核心：跑得快、能扩展、好维护。废话不多说，一张图带你看透核心链路，小白也能秒懂：

架构设计里藏着3个“偷懒小技巧”，都是能直接抄的神仙思路，快记下来：

1. Hertz网关当“门神”，性能稳如狗：Hertz框架是真的能打，不仅REST API稳得一批，还靠全局中间件把异常恢复、跨域、权限校验全搞定。之前做AI客服系统时，网关没用好导致并发量一上来就崩，后来换成Hertz，1000人同时在线都没掉过线。这部分代码在 backend/main.go，直接拿去改改就能用，省大心了。
2. AI能力“拆积木”，扩展超灵活：所有AI相关的活儿，我们全塞进pkg/eino包，拆成“简历分析、智能提问、答案评估、报告生成”四大块。这招是从企业知识库项目学的，之前把所有AI逻辑堆一起，改个提问规则就得动整个模块，现在想用哪个插哪个，扩展性直接拉满。架构细节在 doc/后端架构设计.md，这种思路做其他AI服务也香到爆。
3. 数据层“自动进化”，迭代不用愁：用GORM管数据库太香了，连接池、自动迁移一键搞定，新功能上线不用手动写SQL。上次AI面试项目加“追问次数统计”功能，用GORM自动迁移10分钟就搞定，换以前写SQL至少得1小时。具体代码在 backend/internal/repository/database.go，适合需要快速迭代的项目，谁用谁知道。

三、工作流拆解：AI面试官的“打工日常”

AI面试官为啥像真人？全靠背后一套严谨的“工作流程”管着。我们把复杂逻辑拆成清晰步骤，一眼看透：

这个流程里藏着两个“技术彩蛋”，都是实战磨出来的宝贝，含金量拉满：

• 流程靠interviews_service.go里的状态机驱动，“回答超时咋处理”“追问最多几次”这些实际问题，都有完整代码（backend/api/handler/interview/interviews_service.go）。之前做AI客服系统时没加状态机，用户中途退出再进来直接重跑流程，现在用这套逻辑，100%能续上之前的对话，直接参考就行，不用自己瞎琢磨。
• Question Agent靠Eino ADK实现“看人下菜碟”——首题必聊简历，后面根据回答追着问，绝不东一榔头西一棒子。代码在 backend/chatApp/agent/question/question.go，值得细品，学会直接提升AI交互体验。

四、三大技术亮点：AI面试官“活”起来的秘诀

架构是骨架，这三个技术亮点就是“灵魂”，直接让AI面试官从“木头人”变身“金牌顾问”：

1. Prompt+工具：复刻真人面试官的“提问脑回路”

我们把面试官的“套路”写成了代码，核心是Prompt工程+工具编排：综合面、专项面都能支持，难度还能自由调。首题自动扒简历重点，候选人一说“做过高并发”，立马追问技术选型——跟真人面试官一模一样，代入感拉满。之前做企业知识库问答系统，Prompt没拆好，问“产品优势”直接返回数据库表结构，现在这套拆分逻辑，让AI提问准确率提升了80%。这部分的Prompt技巧和代码都在 backend/chatApp/agent/question/question.go，做Prompt工程的同学直接抄作业，省大劲了。

2. 流式引擎：根治“面试卡断”的致命bug

面试到一半卡断？谁遇上谁崩溃！我们用SSE实时推流+心跳检测+超时机制，直接把这个麻烦干掉：问题秒推，回答秒收，就算网断了，数据也不会丢，还能优雅收尾。这可是真金白银买的教训——上次AI客服系统上线，就因为没加心跳检测，用户断网重连后对话全丢，被甲方罚了2万。这套“循环控制”逻辑是熬了好几个大夜调出来的，代码和调试日志在 backend/api/handler/interview/interviews_service.go，做实时交互系统的必看，错过拍大腿！

3. 配置化DevOps：跟“环境不一致”说拜拜

开发时最烦“本地跑通，线上崩了”？我们的config.yaml动态配置直接解决问题：支持动态变量，数据库、Redis、AI服务的配置一套搞定，开发、测试、生产环境随便切，再也不用改来改去。之前团队里有个小伙子，把测试环境的Redis地址硬编码到线上，导致1000多条面试数据丢失，现在用这套配置，启动时自动读.env，没有的话也会友好提示默认值。结合docker-compose和k8s的用法，看 backend/internal/config/config.go 和 main.go 就行，轻松解决环境配置难题。

五、踩坑实录：智能体分工“谁该干啥、不该干啥”

前面说的坑，本质上都是“活儿没分明白”导致的。做AI项目就像搭班子，得把每个角色的权责划死，不然准出乱子。光说拆分没用，得把“谁该干啥、不该干啥”写死，下面这几个核心智能体角色，是我们踩了无数坑总结出来的分工方案。

1. 后端架构师智能体

核心职责

• 负责Hertz网关、AI服务层等整体架构设计，1-3天输出架构图
• 制定技术选型标准，如“实时交互必用SSE，数据存储优先MySQL”
• 每周1次架构评审，识别潜在风险（如SSE与JWT冲突）

绝对红线

• 禁止跳过评审直接变更架构，重大调整必须全员同步
• 不能忽略性能瓶颈，架构设计需支撑1000+并发用户
• 避免技术过度选型，不用“为了炫技”引入Milvus等非必需组件

2. 后端开发智能体

核心职责

• 按架构方案开发业务服务，如面试状态机、简历分析模块
• 10分钟内响应线上bug，简单问题2小时内修复
• 编写清晰的代码注释，关键逻辑标注“为什么这么写”

绝对红线

• 禁止擅自修改权限校验逻辑，如SSE路由不能砍JWT校验
• 不能省略异常处理，像会话状态错位必须加兜底方案
• 避免硬编码配置，所有环境变量统一用config.yaml管理

3. Prompt工程师智能体

核心职责

• 拆分面试场景Prompt，首题、追问模板单独设计
• 2天内完成Prompt效果测试，确保AI提问符合真人逻辑
• 跟进业务迭代，及时优化Prompt（如新增“算法岗专项面”模板）

绝对红线

• 禁止将多场景Prompt混为一谈，避免提问风格混乱
• 不能忽略输出格式要求，必须让AI按固定结构返回问题
• 避免Prompt过于冗长，核心指令控制在300字内

4. DevOps智能体

核心职责

• 管理多环境配置，确保开发、测试、生产环境一致
• 部署自动加载.env机制，避免“忘导配置”导致的报错
• 监控系统运行状态，CPU、内存使用率异常立即告警

绝对红线

• 禁止配置文件口头同步，所有变更必须记录到文档
• 不能遗漏配置校验，启动前需检查数据库、Redis连接
• 避免部署流程繁琐，开发环境启动时间不能超过1分钟

避坑提醒：这些雷区别再踩！

上面的分工不是摆样子的，每一条“绝对红线”都是用教训换来的。给兄弟们再敲几个重点：

• 别搞口头同步：上次后端开发改了SSE路由逻辑没说，架构师评审时才发现，白耽误1天工期
• 重大变更必请示：Prompt工程师想合并模板简化逻辑，没请示直接上线，导致AI提问“精神分裂”，花3小时才回滚
• 配置只信文件：DevOps别信“我本地改了没问题”，所有配置以config.yaml和.env为准，避免线上出幺蛾子

六、项目沉淀：这些“宝贝”直接拿，不谢

折腾完这个AI面试项目，最大的收获不是系统上线，而是攒出了一堆“可落地、能复用”的宝贝。分享给同行，希望大家都能省点力，少熬点夜：

1. 全流程“思考笔记”：从最开始的架构想法，到中间重构的纠结，再到修BUG的血泪史，都完整记下来了。比如SSE与JWT冲突那段，我们试了5种方案才搞定，这些“真实思考”比标准答案有用100倍，能帮你搞懂技术背后的业务逻辑。
2. 可直接抄的“代码资产”：配置模板、Prompt库、诊断脚本、流式引擎代码，全是现成的。之前有个兄弟做AI问答系统，拿我们的流式引擎代码改了改，3天就搞定了实时交互功能，能省90%的基础开发时间，做AI面试、智能问答的同学直接狂喜。
3. “踩坑经验包”：不管是Hertz和Eino怎么搭，还是SSE断流咋解决，都是实战磨出来的。就像会话状态错位那个坑，我们用“100*主问题号+追问号”编码，直接根治，做过AI项目的一看就懂，没做过的也能快速上手，直接绕开各种坑。
4. “不跟风”的技术选型思路：我们选框架不看热度，只看场景——要性能就用Hertz，要省事儿就用GORM，要实时就用SSE。之前跟风用某热门框架做AI客服，结果文档不全，坑比功能多，后来换回熟悉的技术栈才稳住，这种“问题导向”的思路，能帮你避开很多“技术陷阱”。

AI工程落地，关键不是堆技术，而是把技术和业务捏合到一起。这个智能面试项目的架构、流程和解决方案，很多都能用到其他智能交互系统里。兄弟们要是在AI项目里踩了别的坑，或者有更好的分工方案，评论区留言咱们聊聊，互相掏经验才是最香的。

关注我，后面再给大家扒AI智能体开发的更多实战干货！