刷牛客发现，80%的应届生AI项目面试翻车，不是项目做的不好，是不会回答面试官的拷打问题。明明项目是自己亲手做的，熬了无数个夜写的代码，结果被面试官几个问题就问住了，支支吾吾答不上来，最后被判定“项目不是自己做的”，白白浪费了面试机会。我26届春招，靠着两个AI项目，面了18家公司，拿到了字节、阿里、美团3个大厂AI应用开发岗的offer，18场面试里，所有的AI项目拷打问题，我都能从容应对，甚至很多面试官听完我的回答，直接说“这个项目你做的很扎实，思考的很深入”。今天就把我总结的AI项目面试拷打底层逻辑、高频问题高分回答模板、绝对不能碰的死亡红线、项目提前武装技巧全部分享出来，哪怕你是跟着教...

😭😭😭其实学的很糟糕，我妈说别太累了直接眼泪止不住的往下掉，😭😭😭😭，本来想告诉她，我想回家了，但是和她多说也没什么用，多一个人烦恼罢了。😭😭😭😭

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...