王中阳讲AI编程

Go语言简单明了、性能卓越、天生支持高并发，已成为云原生时代的宠儿，也是众多大厂招聘的硬性要求。 今天就分享一份2026年Go最新最全面试题，这是就业陪跑训练营的内部核心资料，深度整合了全网优质资源，

这位兄弟用12个工作日，面了34场，最终拿下了8个非常不错的Offer，成功实现了从小厂到中厂的跨越。他拿到Offer后第一时间给我报了喜，更让我惊喜的是，他把自己这半个月高强度面试的所思所想，系统性

什么是 Eino？解决了什么痛点？ 在 Eino 出现之前，用 Go 写 AI 应用通常面临三个问题： 编排混乱：多轮对话、工具调用（Function Call）、状态流转全靠 if-else

为什么你的 RAG 效果很差？ 很多同学照着网上的教程写了个 RAG，结果发现效果惨不忍睹： 切分太粗：把整段文本直接向量化，导致检索时丢失细节。 检索不准：只用向量搜索（Dense Searc

Python LangChain 的“阿喀琉斯之踵” 我不否认 LangChain 的伟大，它降低了 AI 开发的门槛。 但在我们上线过的一个高并发 AI 客服项目中，Python 暴露了严重的

Eino 框架初体验：Go 终于有自己的 LangChain 了 长期以来，Go 语言在 AI 应用层一直处于“缺腿”状态。 LangChain (Python/JS)：生态丰富，但并发性能差

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。

很多同学觉得 AI 开发门槛高，动不动就是微调模型、GPU 算力。其实在 AI Engineering（AI 工程化）时代，普通后端开发者才是主力军。本文将复盘我如何利用字节跳动 Eino...

面试现场的“死亡三问” 现在的后端面试，只要你简历上写了 AI/LLM 相关经历，面试官大概率会问这三个问题： “你的 Agent 是怎么编排的？如果任务链路很长，中间断了怎么办？” 小白回答。