咱不说“我能背锅，出了事可以挨骂，ai可以吗”或者反问面试官“那么你比ai优势在哪，你不也是个打工人吗”这种俏皮话？真遇见这问题，咋个回答~面试官是一个看着很资深的技术总监。他喝了口水，突然抛出了一个非常尖锐的问题：“你平时用 AI 写代码吗？现在 AI 敲代码的速度比你快 100 倍，错误率还比你低。在这种背景下，你觉得程序员的核心价值到底在哪？未来的出路又在哪？”这个问题其实我私下里思考过无数次。当 ChatGPT 刚出来能手写红黑树的时候，我也曾后背发凉，甚至怀疑过自己是不是马上要失业了。面对面试官犀利的眼神，我深吸了一口气，给出了我的回答。认清现实：编码的边际价值正在归零我回答面试官的...

真没招了，没人要

好贵啊海淀这边

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...