朋友去面试 AI 岗位，面试官第一句：“调个接口就算开发？” 他当场愣住。 很多人都栽在这儿：把调接口当开发，把能跑当会做。
你以为自己在开发，其实只是在“调接口”。
1. 面试官最不想听：我调用了个大模型 API
简历筛得过，面试一开口就露馅。
问题通常不是“会不会写调用代码”，而是“能不能做成产品”。
“你这个 AI 工具，是怎么做 RAG 的？”
“上下文记忆自己写的，还是接了 Coze？”
“数据落地用啥？Dify 工作流，还是自建 MongoDB + 向量库？”
“API 限流、重试、熔断怎么做的？”
“Prompt 适配不同用户，是写死的还是走 MCP 动态指令？”
大模型只是底座，关键在于你怎么把它“养熟”——连上数据、挂上智能体、搭好流程、喂出性格。
Coze 负责“像秘书一样记性好”，MCP 让模型“会使唤工具”，Dify 把“聊天”变“干活”，RAG 让回答“有理有据”。
2. 真正的 AI 应用，是“技术 + 产品 + 体验”的协同战
你能让它跑，大家都能让它跑。
但能不能“跑得稳、跑得准、跑得有价值”，才是分水岭。
用户说“优化我的简历”，要不要先判断岗位与层级？
用户说“我不想做销售了”，能不能联动多个智能体给职业转轨方案？
这不是一个 prompt 的事，这是场景、流程、逻辑链条的问题。 从意图识别 → 检索补充 → 结构化输出 → 校验反馈 → 再迭代，整套闭环缺一不可。
3. 把“会说话”变“会做事”：智能体与 MCP 上场
智能体（Agent）不是“花哨名词”，而是把动作拆给能办事的“角色”。
一个负责检索，一个负责计划，一个负责写作，一个负责评审，最后合并交付。
MCP（Multi-Capability Protocol）像是“万能遥控器”：
让模型能调用你封装的工具——查资料、拉报表、改日程、调业务 API，全都程序化。
好处？
可审计、可扩展、可复用。坏处？
需要你把权限、速率、失败重试、超时兜底都想明白。
4. RAG 落地的“土办法”，却最要命
别把 RAG 当“新潮词”。
落地就是三件事：数据清洗、分块与索引、检索与重写。
清洗：去水印、去噪点、补元数据（来源、时间、权限）。
分块：按语义与结构切，不是按 500 字硬砍；标题、表格要特处理。
检索：混合检索（向量 + 关键词 + BM25）、重排序、引用标注，别让模型“张口就来”。
做不到这些，效果只会“玄学起伏”。
能做到这些，回答就会“像个懂业务的人”。
5. 用 Coze + Dify，把“聊几句”变“跑流程”
Coze 适合搭对话式智能体，支持持久记忆、工具调用、角色设定。
你可以把“用户画像、偏好、历史任务”存在它的记忆里，像靠谱助理一样越聊越懂你。
Dify 则把工作流拉直： 触发 → 解析 → 检索 → 生成 → 校验 → 导出 → 通知，每步可视化、可复用、可监控。 再配合队列与限流，遇到高峰期不至于“被一锅端”。
两者一搭，前台“人味儿十足”，后台“工厂化生产”。
6. 案例升级：AI 面试助手，怎么做才像样
很多人做成了“问答机”，真正能打的，是“闭环系统”。
别只会问问题，要能“提问—评分—指导—再练—出报告”。
步骤可以这样拆：
1）解析岗位 JD，提炼胜任力与高频题库；
2）读取候选人简历，标注强弱项与风险点；
3）用智能体分工：A 生成问题，B 评语气逻辑，C 给改进示例；
4）RAG 引用权威答案与案例，标注来源；
5）Dify 串流程，生成报告（STAR 结构、要点清单、复盘计划）；
6）Coze 保存个性化记忆，下次直接进阶；
7）MCP 连业务工具：导出 PDF、发邮箱、建日程、推日历提醒。
从“能回答”到“会面试”，差的就是这套工程化能力。
7. 体验别轻视：快、稳、可控，才叫产品
用户不想等，也不想被“长篇大论”糊脸。
先给摘要，再展开；能中断，能追问；关键步骤给选项，避免跑偏。
质量控制要上线：结构化输出（JSON/Markdown 模板）、规则校验（敏感词/合规/格式）、多模型交叉评审。
风险控制要兜底：限流、重试、熔断、降级、灰度开关、日志追踪，全都要有。
这些不是“锦上添花”，是“保命装置”。
8. 面试聊什么：别背术语，讲你如何“把事做完”
别跟面试官背百科，讲你怎么把一个场景打磨成闭环。
讲你踩过的坑、做过的权衡、上线前后的数据变化。
可以这样组织答案： 场景（谁的痛点）→ 方案（RAG/Agent/MCP/Dify 如何分工）→ 工程（限流、重试、监控、灰度）→ 体验（节奏、记忆、可控输出）→ 结果（留存/转化/时延）。
你会调接口，我不惊讶；你能调出用户想要的产品，我才想给你 offer。
9. 留给你的五个快问快答
1）你的应用解决了哪个具体场景？有没有边界？
2）Prompt 怎么做分层与模板化？有没有 MCP 动态指令？
3）RAG 的数据如何清洗、分块、重排？是否保留引用？
4）上下文记忆如何持久化？Coze/Dify/自研各怎么取舍？
5）限流、重试、熔断、降级和观测体系到位了吗？
当 everyone 都能调接口，能做出“快、准、稳、可持续”的系统，才是你的真正护城河。
