裁员潮下的自救：我用 Go 写了一个企业级 AI Agent 平台，薪资翻倍（万字复盘）

2024 年底，后端开发岗位的“寒气”比以往来得更猛烈些。只会 CRUD 的程序员正在失去议价权，而掌握 AI Engineering（AI 工程化） 能力的开发者却成了香饽饽。本文将分享一个普通 Go 开发者，如何利用 Eino + Hertz + Milvus 技术栈，从零构建并上线一个商业级 AI 面试 Agent 平台的完整心路历程与技术复盘。

一、 为什么要折腾这个项目？

1.1 职业危机感

实话实说，我也焦虑。
打开招聘软件，你会发现现在的后端 JD 变了：

• 以前：精通 Go/Java，熟悉 MySQL/Redis，了解微服务。
• 现在：熟悉 LangChain/Eino 框架，有 RAG/Agent 落地经验，懂 向量数据库。

结论很残酷：纯传统的 Web 开发技能栈正在贬值，AI 应用开发能力是唯一的增量。

1.2 为什么不选 Python？

虽然 Python 是 AI 界的“第一公民”，但在应用层（Serving），它真的很难打。

• 并发性能：Python 的 GIL 锁注定它扛不住高并发。
• 工程规范：动态类型的“一时爽”，在大型项目中就是灾难。

而 Go 语言 的高并发、强类型、编译速度快，恰恰是构建生产级 AI Agent 的最佳选择。再加上字节跳动开源了 Eino 框架，填补了 Go 在 Agent 编排领域的空白，这让我看到了机会。

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二、 项目全景：这不仅仅是一个 Demo

我决定做一个**【面试吧】（Interview Agent）平台。
它不是那种简单的“套壳 ChatGPT”，而是一个全链路的垂直领域 AI 应用**。

2.1 核心功能

1. 简历深度解析：上传 PDF，Agent 自动提取技术栈、项目亮点。
2. 专项面试官：Go、Java、Redis、MySQL 多个垂直领域的专家 Agent。
3. 多轮深度追问：基于 CoT（思维链），针对回答漏洞进行追问。
4. 智能评估报告：面试结束后，生成包含雷达图的详细反馈。

2.2 技术栈选型（全大厂标准）

• 语言：Go 1.22
• Web 框架：Hertz（字节开源，性能怪兽）
• Agent 框架：Eino（字节开源，图编排模式）
• 向量库：Milvus（企业级 RAG 标配）
• 消息队列：Redis Queue（异步解耦）

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三、 核心技术难点攻克

3.1 难点一：如何让 Agent 像人一样思考？

传统的 prompt + completion 模式太死板。
在 Eino 中，我使用了 ReAct (Reasoning + Acting) 范式。

代码复盘：
我定义了一个 SchoolComprehensiveAgent（校招综合面试官）。它不仅仅是对话，而是拥有工具调用能力。

// backend/chatApp/agent/interview/comprehensive/school_comprehensive_agent.go

// 定义 Agent
agent, err := adk.NewChatModelAgent(ctx, &adk.ChatModelAgentConfig{
    Name: "SchoolInterviewer",
    // 赋予它简历分析工具
    ToolsConfig: adk.ToolsConfig{
        ToolsNodeConfig: compose.ToolsNodeConfig{
            Tools: []componenttool.BaseTool{
                tool2.GetResumeInfoTool(),
            },
        },
    },
    // 允许它最大思考 15 轮
    MaxIterations: 15,
})

效果：当用户上传简历后，Agent 会先自主决定调用 GetResumeInfoTool，拿到简历内容后，再根据内容生成个性化的问题。这种**“自主决策”**的能力，才是 Agent 的灵魂。

3.2 难点二：如何解决大模型“胡说八道”？

面试题必须严谨。如果问 Java 的问题，AI 却用 Python 的语法回答，那就闹笑话了。
解决方案：RAG（检索增强生成）。

我搭建了一套 Milvus 向量检索系统。但普通的向量搜索不够，我实现了 Hybrid Search（混合检索）。

关键代码：

// backend/internal/eino/milvus/retrieval/retriever.go

// 结合“语义相似度”和“硬性条件过滤”
// 比如：必须是“Redis”分类，且“难度”为“高级”的题目
filter := "category == 'Redis' && difficulty == 'Hard'"
docs, err := retriever.Retrieve(ctx, query, retrieval.WithFilter(filter))

这就像给 AI 装了一个“外挂大脑”，它在回答前会先去查阅经过验证的题库，准确率直接拉满。

3.3 难点三：如何优化用户体验？

AI 生成回复通常需要 3-5 秒，用户等待感很强。
我设计了 Redis Queue + SSE (Server-Sent Events) 的流式架构。

1. Hertz 端：接收请求 -> 丢入 Redis 队列 -> 立即返回 TaskID。
2. Worker 端：消费队列 -> 调用 Agent 推理 -> 将生成的 Token 逐个推送到 SSE 通道。
3. 前端：建立 SSE 长连接 -> 像打字机一样实时显示内容。

这不仅解决了超时问题，还让用户感觉“对面真的有人在打字”，体验极佳。

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四、 成果与收获

4.1 项目成果

• 上线：项目已部署上线，支持多用户并发面试。
• 性能：单机 QPS 达到 100+（受限于 LLM API 速率），系统本身延迟 < 10ms。
• 代码量：后端 Go 代码约 1.5w 行，结构清晰，模块解耦。

4.2 个人成长

通过这个项目，我彻底打通了 LLM -> Agent -> RAG -> 微服务 的全链路。
现在看大模型的视角完全变了：它不再是一个神秘的黑盒，而是一个可以被工程化调用的 Function。

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五、 给兄弟们的建议

1. 别犹豫，转 Go AI：Python 确实生态好，但 Go 在 AI 工程化（特别是 Agent/RAG 落地）上有巨大的先发优势，现在进场就是降维打击。
2. 别只看，要动手：看一百遍文档，不如亲手写一个 NewChatModelAgent。
3. 重视架构：面试官问 AI 项目，问的不仅是 Prompt，更是你的高并发处理、状态管理、错误兜底能力。

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