大家好，我是王中阳，各位跟着我学 Go/Java，或是本身有 Python 基础的粉丝们，这篇文章分享一下如何快速学习LangChain。，用最短时间突击掌握，快速上手 AI 应用开发。LangChain 本质是“AI 应用的后端工具链”，你们熟悉的微服务架构、API 对接、模块化开发思维，完全能直接迁移过来。尤其是 Go/Java 粉丝股东们，不用怕 Python 门槛；有 Python 基础的

回想两年前，我们还在惊叹 ChatGPT 能写诗。AI 能不能帮我把活干了？模型本身：只能给建议（Copilot）。Agent：能直接交付结果（Autopilot）。Manus 的成功，验证了ReAct 范式Tool Use（工具调用）和多智能体协作的商业价值。“未来属于会用 AI 解决复杂问题的工程师，而不是会调 API 的调包侠。

编排混乱：多轮对话、工具调用（Function Call）、状态流转全靠if-else硬写，代码不可维护。生态割裂：想接个向量库、想换个大模型，都需要自己造轮子。调试困难：Agent 为什么死循环了？为什么没调工具？缺乏可视化的 Trace 手段。Eino 的核心设计理念是Graph（图编排）。它把 AI 应用抽象成一个图，节点（Node）是组件，边（Edge）是流转逻辑。首先，我们封装一个“简历

AI 只是能力，工程化才是落地。作为 Go 开发者，我们不需要去卷模型算法，只要利用好Eino这种优秀的编排框架，结合我们擅长的高并发、微服务能力，就能在 AI 时代占有一席之地。如果你对这个项目的完整源码（含后端 Go、前端 Next.js、部署脚本）感兴趣，或者想深入学习Eino 框架。👉关注公众号【王中阳】，回复“面试吧”，即可免费获取项目架构图和部分核心源码。私信备注“面试吧”，拉你进

最近辅导了不少同学的简历，发现 90% 的“AI 项目经验”都经不起推敲。面试官问一句“Token 超限怎么处理？”“大模型幻觉怎么解决？”，很多人就支支吾吾。本文将以一个为例，教你如何用征服面试官，让你的简历从“调包侠”进化为“AI 架构师”。

裁员潮下的自救：我用 Go 写了一个企业级 AI Agent 平台，薪资翻倍（万字复盘）2024 年底，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，而掌握能力的开发者却成了香饽饽。本文将分享一个普通 Go 开发者，如何利用技术栈，从零构建并上线一个商业级 AI 面试 Agent 平台的完整心路历程与技术复盘。

刚和学员开完内部会议，发现他AI提效这部分做的很差，看来是没好好看内部资料哇，竟然还没有搞定自己的智能体。我结合他的情况马上帮他定制了一个，这是提示词，供大家参考：（对了，如果你也需要定制智能体的话可以私信我）

预训练语义模型集成：成功将HuggingFace上的m3e-small模型转换为ONNX格式并在Go中集成，实现了高质量的中文文本嵌入智能回退机制：在真实ONNX模型不可用时自动回退到模拟实现，确保系统在各种环境中都能正常工作混合搜索策略：结合语义向量检索和关键词匹配，针对不同查询类型提供最佳检索效果完整工具链：提供了从模型转换到部署的完整工具链，降低了使用门槛虽然Go在AI生态中不如Python

Go后端岗适合喜欢“建系统、稳架构”的人，是技术生态的“压舱石”；AI应用岗适合对AI感兴趣、擅长“落地转化”的人，是风口上的“弄潮儿”。俩方向不冲突——后端能力是AI应用的基础，AI知识能让后端工程师更有竞争力。不管选哪条路，“动手实战+持续学习”都是唯一的通关密码。后端工程师多盯CNCF动态，AI应用工程师多关注Go和AI框架的新集成。把技术学扎实，用项目攒经验，你肯定能在Go技术浪潮里站稳脚

兄弟们，见字如面，我是王中阳。最近扎在企业知识库项目里，踩了个能拍大腿的坑——飞书里存着几百份产品文档、技术手册，本来想对接AI做智能问答，结果数据死活导不进，前前后后折腾快一周才打通。这事儿真是“真金白银买的教训”，今天干脆把完整同步流程给兄弟们掏出来，从凭证申请到生产化部署，每一步都标死代码位置，你们直接抄作业就行，省得再走弯路。本文内容均来自我们项目中的实操，感兴趣的朋友可以关注我，私信我6