大家好，我是王中阳，专注 Go+AI，希望这篇文章对你有帮助。

今天给粉丝做一对一腾讯会议沟通的时候，他详细和我分享了他最近面试 LLM 应用开发的经历，还是非常有代表性的。

我过去也辅导了很多，因为学习掌握了 LLM 应用开发的能力，找到了超预期的工作的同学们。

在此真心建议大家，抽时间一定学习如何用 langchain 或者 Eino 做 AI Agent 的开发，是真的香，光卷后端不行的，又苦逼又很难涨薪。

粉丝投稿

他说：“我明明答了 Eino 框架的优势，说它比 LangChain 方便，面试官怎么还追着问‘方便在哪’？”他揉着眉头，手机里存着他背了三天的“面试标准答案”。

我突然想起去年面某大厂 AI 应用岗时，面试官盯着我的眼睛说：“很多人把‘知道框架名字’当成‘会用框架’，但 LLM 开发面试，考的是你踩过的坑、拆过的组件，不是百度来的概念。”

后来我翻遍 3 个主流框架的源码，把电商客服、智能简历分析两个项目的技术细节嚼碎了复盘，再面试时，当我说出“Eino 的 Tool 接口如何帮我省了 30%的复用代码”，面试官当场让我过了二面。

现在把我整理的“避坑指南”掏出来——不是让你背话术，是帮你把“听过”的知识，变成“用过”的经验。毕竟 LLM 应用开发这行，真东西藏在细节里。

一、框架题：别再用“方便”这种空话凑数了

这位粉丝的栽跟头题，也是面试官必问的“开胃菜”：“介绍一个你熟悉的 LLM 应用开发框架，说说它的优势。”

他的回答和去年的我如出一辙：“Eino 是简化开发的框架，封装了好多组件，用起来比 LangChain 方便。”现在回头看，这话跟没说一样。

面试官真正想挖的，是这 3 件事

1. 你是不是真的搭过项目？有没有踩过框架的坑（比如组件冲突、调用超时）；

2. 你懂不懂框架的设计逻辑？比如 Tool、Flow、Agent 这些核心模块，到底是用来解决什么问题的；

3. 你有没有技术选型的判断力？知道什么时候该用轻量框架，什么时候必须靠生态撑场面。

能让面试官点头的回答，要带“自己的故事”

我当时后来二面时是这么答的，面试官当场记了笔记：

“我用 Eino 做过一个面试辅助 Agent，对比 LangChain 后最终选了它，核心是三个点戳中了我的需求：

1. 工具体系特别规范——我需要解析 PDF 简历、调用题库接口、生成评价报告，Eino 用统一的 Tool 接口把这些能力包起来，不管是同步调用（invoke）还是流式返回（stream），写法都一致，我改需求时不用重新适配不同工具的格式，至少省了 2 天开发时间；

2. 流程编排不用写死代码——原来用 LangChain 做流程，得写一堆 if-else 判断‘什么时候调用简历解析，什么时候生成题目’，但 Eino 直接用 Prompt 定义 Flow 逻辑，我只需要告诉 Agent‘先解析简历里的技能关键词，再匹配对应难度的算法题’，它就自动跑通了，后期改流程只改 Prompt 就行；

3. 轻量适合快速试错——我们当时是做 MVP 验证需求，不需要 LangChain 那么多社区插件，Eino 开箱就能连大模型 API，我周末两天就搭出了可演示的版本。”

最后补一句“当然如果做超大型项目，LangChain 的生态优势更明显，技术选型还是看场景”，面试官直接说“你对框架的理解很务实”。

二、项目设计题：别只说“接 API、做 RAG”，要讲“怎么落地”

比框架题更能拉开差距的，是场景设计题。比如“让你做一个电商 AI 客服，技术思路是什么？”

我见过最常见的减分回答：“先接大模型 API，再调用商品查询、订单接口，做个 RAG 避免胡说。”这话没错，但任何一个看过技术博客的人都能说，体现不出你的价值。

面试官想看到的，是你作为开发，如何把“业务需求”变成“可落地的技术方案”，甚至能预判可能出的问题。

高分回答要按“三层逻辑”拆，每层都带细节

我现在带新人时，都会让他们按“工具体系→流程编排→性能保障”来答，每个环节都加“我会怎么做”：

“我会从业务痛点出发，分三步搭这个客服系统，核心是让 LLM Agent‘能干活、不出错、好维护’：

1. 先拆工具体系，解耦业务逻辑——电商客服最常用的功能就是查商品库存、查订单状态、办售后申请，我会把这些拆成独立的 Tool，比如商品查询 Tool 封装‘根据 SKU 查库存和价格’的 API，订单 Tool 封装‘根据手机号查物流’的接口。这么做的好处是，后面后端 API 改了，我只改 Tool 里的调用逻辑，不用动 Agent 的核心代码，之前我做的客服系统就是因为没拆 Tool，后端改了订单接口，我改了一整天 Agent 代码；

2. 再做流程编排，让 Agent‘有脑子’——用户问‘我的口红什么时候到’，不能直接调用订单接口，得先判断‘用户有没有提供手机号/订单号’。所以我会用两个 Agent 配合：Intent Agent 专门做意图识别和信息补全，比如用户没给订单号，它会自动问‘麻烦提供一下你的下单手机号’；拿到信息后再 路由到 Order Tool 查物流，最后让 Response Agent 把‘物流到哪了’组织成口语化的回复，比如‘你的口红今天下午 3 点已经到 XX 快递点，预计傍晚送达哦’；

3. 最后做性能保障，避免线上出问题——这步最关键，我踩过坑：

• 可控性：订单查询 Tool 必须加超时和重试机制，之前没加的时候，后端接口卡了，整个客服都跟着卡死，后来设置 5 秒超时，超时就返回‘正在帮你查询，请稍等’，同时异步重试；

• 抗幻觉：商品信息必须走 RAG，我用 bge-large 做 Embedding，把商品详情、售后政策存到 Milvus 向量库，用户问‘口红能不能退’，Agent 会先从库中查出‘7 天无理由、未拆封可退’的规则，再结合订单状态回复，比直接让大模型回答准确率高了 40%；

• 可观测：接入日志系统，监控每次调用的 Token 消耗、响应时间，比如发现‘查库存’的回复总延迟超过 2 秒，就去优化 Tool 的 API 调用方式，之前这么调优后，用户投诉少了 60%。”

三、基础概念题：别只说“是什么”，要说“怎么用”

还有一类题，看似简单，实则是“筛子”——比如“同步工具和流式工具有什么区别？怎么选？”

减分回答：“同步是等结果全出来再返回，流式是边算边返回。”正确但无用，面试官听了只会在心里画叉。

高分回答的关键，是把“定义”和“你的项目经验”绑在一起：

• “这两种模式我在项目里都用过，选择的核心是‘下游需不需要等完整结果’：

• 同步工具（invoke）适合任务型场景，比如我做的简历解析 Tool，必须等整个 PDF 解析完，拿到结构化的‘技能、工作经历’这些信息，后续的题目生成模块才能工作，用同步模式逻辑简单，不容易出错；

• 流式工具（stream）适合交互型场景，比如 AI 对话功能，要是等大模型把一整段回复生成完再返回，用户得等 3-5 秒，体验特别差。用流式的话，模型生成一个字就返回一个字，用户能看到‘打字’的效果，等待感减少了一半，我做的客服系统加了流式后，用户停留时间多了 20%；

• 还有个进阶用法，我在复杂查询里混合用过：比如用户问‘我的订单物流和口红保质期’，先流式返回‘正在帮你查询物流和商品信息~’，同步调用两个 Tool 查数据，查到后再流式返回具体结果，用户体验更流畅。”

最后：面试过不过，就看“你有没有自己的东西”

复盘了这么多，其实 LLM 应用开发面试的核心就一个：别做“概念背诵机”，要做“问题解决者” 。

我总结了 3 个让回答“有料”的技巧，肯定对你有帮助，请实践起来：

1. 话术带“场景”：准备 1-2 个自己做过的项目，把框架、Tool、RAG 这些知识点，都放进项目场景里说，比如不说“RAG 能抗幻觉”，要说“我用 RAG 把客服回答准确率从 50%提到 90%”；

2. 术语带“细节”：别只说“用了 LoRA 微调”，要说“数据量只有 500 条，所以用 QLoRA 做低秩微调，冻结大模型参数，只训适配层，显存占用从 16G 降到 4G”；

3. 选型带“判断”：提到框架或工具，加一句“当时为什么选它”，比如“选 Milvus 不选 Pinecone，是因为项目部署在国内，Milvus 的本地化支持更好”。

一起进步

最近很多做 LLM 应用开发的朋友找我交流，有刚入门问“怎么搭第一个 Agent”的，也有资深开发聊“RAG 检索策略优化”的，我干脆建了个交流群，每天会分享面试题、项目源码和最新的框架用法。 想进群的朋友，直接加我微信【wangzhongyang1993】，备注“LLM 面试”就行，我拉你进群。

平时有面试问题也能随时找我聊——毕竟我懂那种“背了很多却没答到点上”的憋屈，能帮一个是一个。

最后说句实在话，LLM 应用开发是个“实战为王”的领域，面试官要的不是你“知道什么”，而是你“能用什么解决问题”。把项目里的坑嚼碎了，把技术细节吃透了，面试时自然能游刃有余。

祝你下次面试，不用再背话术，而是能笑着说“这个问题我踩过坑，我是这么解决的”。