大家好实时股票配资平台，我是小林。
在前几个月时间，我们发布了《智能 OnCall Agent》项目，涉及三个核心 Agent（知识库 Agent、对话 Agent、运维 Agent），把 RAG、Function Call、ReAct、Plan-Execute-Replan、Multi-Agent、SSE 流式输出这些 Agent 开发岗最常考的技术点都串到了一个项目里。
在这个春招，很多学习了我们的「智能OnCall Agent」项目的林友，跟我们报喜了！社招和校招的都有，看得我自己都挺感慨的。
挑几个的喜报，给大家感受一下这波含金量。
最先让我意外的，是有同学拿到了 300 元/天的 AI 应用开发实习。半天工资就把项目的钱赚回来了，他自己都说「太值了」。
接着是今年暑期实习的喜报，字节、京东两家大厂 AI 业务相关部门的 offer，林友说项目对面试帮助巨大。
更夸张的是，有林友只是把项目架构和题库背熟了，就直接拿下了大厂实习。面试问到的问题，文档基本全覆盖了。
最离谱的一个，居然有林友拿这个项目，直接进了大厂 AI 算法岗。说实话这本来是给应用开发岗准备的项目，结果意外把算法岗也拿下了，我自己都没想到。
社招这边也不差。一位只有 1 年经验的 Java 后端林友，把 Agent 项目包装到简历，直接拿到 两个 20-30k 薪资范围的 offer。
还有一位3 年经验的 Java 后端，靠这个项目补齐 AI 短板，最后腾讯 Agent 开发 + 字节后端两个 offer 一起拿，妥妥的人生赢家。
不只是缺项目的同学在学，连已经在腾讯工作 3 年的大佬都来补课，反馈说补齐了非常多 Agent 基础知识，收获巨大。
虽然「智能OnCall Agent」是今年 1 月份发布的项目，但是这期间，其实我们有根据林友们学习之后的反馈，也做不少的更新！
随便说几个这段时间的迭代。
第一个，加了前端 Vibe Coding 的实现思路。之前有林友好奇我们的前端是怎么做的，周末就把 AI 编程的整套思路也整理出来了。这下加入的同学，不仅能学 AI Agent，还能顺便学到 AI 编程的实战套路。
第二个，重做了 AI 扫盲文档。补了大量配漫画图的入门讲解，帮助大家更快入门 Agent 开发涉及到的技术点，文档更新之后，每天都有林友点赞。
第三个，Python 版本终于上线了。很多林友催了很久的 Python 版本，我们爆肝 1 个月，把它做出来了。
也就是说，现在的「智能 OnCall Agent」，Java、Go、Python 三个语言版本全齐了。不管你是什么技术栈，都能找到对应的实现。一次报名三个版本全都能学，2-3 周学完就能直接拿去面试。
项目文档体量也是真的猛：9 大章节、10w+ 字，从架构、源码、简历写法到面试题全套覆盖。学完直接写到简历上去面试，一条龙打通。
也正因为内容已经堆到这个体量，我们决定五一假期之后，就要涨价了。
项目原价 299，现在特惠价 149 元，5 折！五一假期一结束，就涨到 169 元。
错过这一波，下一次再有这么大的优惠窗口，就不知道是什么时候了。
具体购买方式：，进入项目购买网页，点击「智能 OnCall Agent 项目」就能下单：
AI Agent 项目介绍
今年开始大模型应用开发/Agent 开发岗实在太火爆了，看到不少互联网中大厂都开始开设了各种大模型应用开发的岗位。
那问题来了？怎样才有机会卷入这个Agent 开发岗赛道呢？注意我这里说的是大模型应用开发/Agent 开发岗赛道，不是大模型算法，看到大模型很多人都会有误解，都以为这个是算法岗，门槛会比较高。
实际上不是的，本质上这个还是开发岗，也就是通过调用 AI 接口来实现上层应用的需求，所以主要还是跟后端开发一样，注重的是工程经验为主，只要你有相对应大模型应用开发的项目经验，你就可以去投递这个岗位。
而且也有后端开发同学反馈，发现现在大厂都开始对 AI 开发的技术或多或少都开始有一定要求，比如希望你懂 agent 、rag 这类的 AI 应用开发的技术。
那问题又来了，哪里有大模型应用项目学习呢？这个问题就有很多同学问过我，有没有可以写到简历上去面试的大模型应开发项目？
得知大家的痛点，小林联合大厂朋友历经好 3 个月的迭代和打磨， 现在面向大模型AI应用开发的新项目终于要和大家见面了，新项目叫《智能 OnCall Agent 项目》，Java 、 Go 、 Python 三个语言版本都已实现！
对的，你没看错，三个语言我们都实现了，目的就是为了让 Java / Go / Python同学都能在简历上增加 AI Agent 项目，而且报名之后，三个语言版本你都能学！
注意：不是说这个项目的实现需要学三个语言，而是同一个项目，我们实现了3个语言版本，所以加入之后，你专注学习自己熟悉语言的项目就行，不是说你三个语言都学。
对的，你没看错，三个语言我们都实现了，目的就是为了让 Java / Go / Python同学都能在简历上增加 AI Agent 项目，而且报名之后，三个语言版本你都能学！
注意：不是说这个项目的实现需要学三个语言，而是同一个项目，我们实现了3个语言版本，所以加入之后，你专注学习自己熟悉语言的项目就行，不是说你三个语言都学。
对的，你没看错，三个语言我们都实现了，目的就是为了让 Java / Go / Python同学都能在简历上增加 AI Agent 项目，而且报名之后，三个语言版本你都能学！
注意：不是说这个项目的实现需要学三个语言，而是同一个项目，我们实现了3个语言版本，所以加入之后，你专注学习自己熟悉语言的项目就行，不是说你三个语言都学。
简单来说，智能 OnCall Agent是一个基于 AI 的企业级运维自动化助手，项目背景是解决实际企业级问题的，并不是没有立意的玩具项目。
目的是解决传统 OnCall 值班中人工值守和排查问题的低效痛点，通过整合「知识库Agent、对话Agent、运维Agent」三大核心Agent能力，实现问题自动应答和故障智能排查的一体化服务，降低团队 OnCall 的人力成本，提升团队效率。
智能 OnCall Agent 项目文字教程涵盖 10w+ 万字，涵盖项目设计、架构设计、Agent设计、接口设计、源码分析等等，这套教程会带大家掌握新时代程序员必知必会的 AI Agent开发、RAG等前沿技术，大幅提升求职竞争力！
这还不够，项目我们都写了详细的简历写法，而且按照大厂标准，帮大家总结了技术难点和亮点，并有 3 种简历写法（Java、Go、Python语言版本都有），所以完全是能学完项目直接写到简历上、突击面试，一条龙服务！
更炸裂的是，我们已经从原本 40 道项目面试题，经过同学出去面试反馈的面积，现在新增道了 60 道项目面试题，掌握好这些面试题，就可以直接拿去面试了，同时未来也会根据同学们的真实面试反馈，持续增加项目的面试题数量，目标100道题！
先给总结：学完这个项目，市面上的Agent应用开发岗位去面试没有任何问题，岗位要求的技术栈这个项目基本都有
user prompt 、 system prompt 、 function call 、 mcp 、 tools 、 rag 、agent 等技术名词让你不再只知道概念，而是知道原理，让这些名词不再神秘，不再一知半解
Python、Go 、 Java 大模型应用开发框架的使用：LangChain 、Eino和Spring AI Alibaba ，跟着实战篇章走，让你学会Agent开发，了解Agent开发的原理是什么
Agent设计模式，ReAct、Plan-Execute 等，让你理解为什么Agent要用这些设计模式，面试中如何侃侃而谈
最重要的一点，学完项目后，能掌握这个项目如何拿去面试。而不是学完了但是不会面试
user prompt 、 system prompt 、 function call 、 mcp 、 tools 、 rag 、agent 等技术名词让你不再只知道概念，而是知道原理，让这些名词不再神秘，不再一知半解
Python、Go 、 Java 大模型应用开发框架的使用：LangChain 、Eino和Spring AI Alibaba ，跟着实战篇章走，让你学会Agent开发，了解Agent开发的原理是什么
Agent设计模式，ReAct、Plan-Execute 等，让你理解为什么Agent要用这些设计模式，面试中如何侃侃而谈
最重要的一点，学完项目后，能掌握这个项目如何拿去面试。而不是学完了但是不会面试
项目原价 299，特惠价 149 元，低至 5 折！五一假期结束之后，将涨价到 169！
具体购买方式：，即可：
接下来小林给大家快速介绍这个项目，希望让更多需要它的同学看到，把它变成自己的项目，让自己的简历竞争力upup！
项目系统架构
总的来说，OnCall Agent 系统包含四个接口、三个核心 Agent 以及多个辅助组件。
贯穿整个项目的三个最核心的 Agent：
知识库 Agent：当你需要让 AI 回答特定领域问题时，如果直接将长文本丢给大模型，会受限于模型的上下文窗口大小，导致成本高、速度慢、准确率低。知识库 Agent 通过采用先检索相关内容，再生成答案的策略，完美地解决了这些问题。
知识库 Agent：当你需要让 AI 回答特定领域问题时，如果直接将长文本丢给大模型，会受限于模型的上下文窗口大小，导致成本高、速度慢、准确率低。知识库 Agent 通过采用先检索相关内容，再生成答案的策略，完美地解决了这些问题。
对话 Agent：这是一个智能交互系统，它能够像真人一样理解你的问题、调用知识库，并给出精准的回答。它尤其适合用来处理高频重复的咨询类场景。
对话 Agent：这是一个智能交互系统，它能够像真人一样理解你的问题、调用知识库，并给出精准的回答。它尤其适合用来处理高频重复的咨询类场景。
运维 Agent：它可以像资深工程师一样，自动接收告警、按预设步骤排查问题、分析根因并给出处理建议，甚至能够自动执行标准化操作，将工程师从重复劳动中彻底解放出来。
运维 Agent：它可以像资深工程师一样，自动接收告警、按预设步骤排查问题、分析根因并给出处理建议，甚至能够自动执行标准化操作，将工程师从重复劳动中彻底解放出来。
项目亮点
直接从面试的角度出发来看项目亮点：
RAG：面试官肯定会问RAG是什么意思，有哪些流程，怎么分片，怎么召回的更准？
prompt：这是一个非常适合展示思考过程的点。 亮点准备不要只展示最终结果。建议准备一个迭代故事。第一版prompt有哪些缺点，第二版改了什么有什么好处？
多轮对话：记忆功能v1.0，记忆功能v2.0带总结版本。可以把你的设计展开讲，并且还有阶梯式的优化，体现你的思考
流式输出SSE：为什么用SSE，和http的区别是什么？
Agent设计模式：ReAct、Plan-Execute 这些设计模式的核心原理是什么，有什么好处？
ReAct：无ReAct的Agent无法拆分任务、调用工具 。那么ReAct是怎么做到像人一样思考行动的？
Plan-Execute-Replan：这种模式让运维Agent能应对复杂、多变的故障场景，那么它和ReAct的区别是什么？什么时候用ReAct，什么时候用这个模式。面试中主动说出来，那么这就是你的深入思考，你的亮点。
RAG：面试官肯定会问RAG是什么意思，有哪些流程，怎么分片，怎么召回的更准？
prompt：这是一个非常适合展示思考过程的点。 亮点准备不要只展示最终结果。建议准备一个迭代故事。第一版prompt有哪些缺点，第二版改了什么有什么好处？
多轮对话：记忆功能v1.0，记忆功能v2.0带总结版本。可以把你的设计展开讲，并且还有阶梯式的优化，体现你的思考
流式输出SSE：为什么用SSE，和http的区别是什么？
Agent设计模式：ReAct、Plan-Execute 这些设计模式的核心原理是什么，有什么好处？
ReAct：无ReAct的Agent无法拆分任务、调用工具 。那么ReAct是怎么做到像人一样思考行动的？
Plan-Execute-Replan：这种模式让运维Agent能应对复杂、多变的故障场景，那么它和ReAct的区别是什么？什么时候用ReAct，什么时候用这个模式。面试中主动说出来，那么这就是你的深入思考，你的亮点。
以上都是项目在面试中非常容易引出的亮点，简直就是开卷考试。
项目技术栈
开发工具：
前端IDE：Cursor
后端IDE：JetBrains GoLand、JetBrains IDEA
前端IDE：Cursor
后端IDE：JetBrains GoLand、JetBrains IDEA
前端：
完全Vibe Coding，根据后端API接口，让AI自动实现前端部分的代码
完全Vibe Coding，根据后端API接口，让AI自动实现前端部分的代码
后端：
Python：FastAPI+LangChain（LLM 应用框架）+LangGraph（Agent 编排）
Go：Goframe（类似SpringBoot的Go语言开发框架）+Eino（字节跳动开源的大模型应用开发框架）
Java：SpringBoot+Spring AI Alibaba（阿里巴巴开源的大模型应用开发框架）
Python：FastAPI+LangChain（LLM 应用框架）+LangGraph（Agent 编排）
Go：Goframe（类似SpringBoot的Go语言开发框架）+Eino（字节跳动开源的大模型应用开发框架）
Java：SpringBoot+Spring AI Alibaba（阿里巴巴开源的大模型应用开发框架）
🌟大模型应用开发涉及到的技术：
RAG：在生成前从外部知识库检索相关信息，增强回答的准确性和时效性。
ReAct Agent：结合“推理（Reason）”和“行动（Act）”，通过思维链+工具调用来完成任务。
Plan- Execute Agent：先制定高层计划（Plan），再分步执行（Execute），适合复杂任务分解。
Multi-Agent：多个智能体协作，各自承担不同角色或能力，通过通信协同完成任务。
SSE：一种服务器向客户端推送实时更新的 Web 技术，常用于大模型流式输出（如聊天界面逐字显示）。
Prompt工程：包括指令设计、上下文构造、few-shot 示例、思维链等技巧。
MCP：用于统一管理模型上下文、工具调用、记忆等。
Tool：指大模型通过函数调用（Function Calling）使用计算器、API、数据库等外部工具。
RAG：在生成前从外部知识库检索相关信息，增强回答的准确性和时效性。
ReAct Agent：结合“推理（Reason）”和“行动（Act）”，通过思维链+工具调用来完成任务。
Plan- Execute Agent：先制定高层计划（Plan），再分步执行（Execute），适合复杂任务分解。
Multi-Agent：多个智能体协作，各自承担不同角色或能力，通过通信协同完成任务。
SSE：一种服务器向客户端推送实时更新的 Web 技术，常用于大模型流式输出（如聊天界面逐字显示）。
Prompt工程：包括指令设计、上下文构造、few-shot 示例、思维链等技巧。
MCP：用于统一管理模型上下文、工具调用、记忆等。
Tool：指大模型通过函数调用（Function Calling）使用计算器、API、数据库等外部工具。
数据库：
Milvus(高性能向量数据库)
Milvus(高性能向量数据库)
项目目录我们也更新了一波，现在按章节来划分，相比以前补充了很多的内容，共有 9 大章节。
从 AI 名次扫盲->项目架构拆解->三大 Agent 模块设计->源码分析->项目实战->简历攻略->面试攻略，我们都会一一讲解，这文档写的够保姆级了吧？真的就是项目学习、写简历、面试突击一条龙了。
智能 OnCall Agent 攻略：
项目背景：
架构介绍：
知识库 RAG 模块细节：
对话 Agent 模块细节：
运维 Agent 模块细节：
运行项目教程：
学完项目能什么收获？
从智能 OnCall Agent项目中你可以学到：
如何基于LangChain（Python LLM框架） + LangGraph（Agent 编排）/Eino(Go语言大模型应用开发框架) / Spring-ai(Java语言大模型应用开发框架) 设计AI工作流，通过Graph编排实现知识库Agent、对话Agent、运维Agent？
如何构建RAG全流程体系，从文档分片、文本向量化、向量库存储，到在线召回、重排、生成，实现大模型精准回答？
如何通过Function Call技术构建工具调用机制，规范大模型与工具的交互流程，提升指令解析准确性？
如何基于SSE实现对话流式输出，像真人打字一样逐句呈现回答，优化用户交互体验？
如何构建跨系统联动架构：打通日志、监控、告警群、知识库等平台，实现故障排查的一站式数据聚合与报告生成？
如何设计多轮对话记忆机制：通过上下文关联提升模糊问题解决率？
如何设计不同场景下的智能体模式：用ReAct解决对话交互类问题的动态决策，用Plan-Execute-Replan实现运维流程的结构化排障与动态调整？
如何从业务价值、技术深度、团队效率多维复盘项目，体现技术解决实际问题的能力？
如何基于LangChain（Python LLM框架） + LangGraph（Agent 编排）/Eino(Go语言大模型应用开发框架) / Spring-ai(Java语言大模型应用开发框架) 设计AI工作流，通过Graph编排实现知识库Agent、对话Agent、运维Agent？
如何构建RAG全流程体系，从文档分片、文本向量化、向量库存储，到在线召回、重排、生成，实现大模型精准回答？
如何通过Function Call技术构建工具调用机制，规范大模型与工具的交互流程，提升指令解析准确性？
如何基于SSE实现对话流式输出，像真人打字一样逐句呈现回答，优化用户交互体验？
如何构建跨系统联动架构：打通日志、监控、告警群、知识库等平台，实现故障排查的一站式数据聚合与报告生成？
如何设计多轮对话记忆机制：通过上下文关联提升模糊问题解决率？
如何设计不同场景下的智能体模式：用ReAct解决对话交互类问题的动态决策，用Plan-Execute-Replan实现运维流程的结构化排障与动态调整？
如何从业务价值、技术深度、团队效率多维复盘项目，体现技术解决实际问题的能力？
这个项目不是一个简单的Demo项目，而是
一个能在面试中让面试官在线使用、体验的AI平台。惊艳面试官，让吃螃蟹的你面评打S级的项目
一个契合求职市场热点，多轮对话、Func Call、RAG、Agent、Mult Agent等技术都涉及的项目
一个专为Agent应用开发岗位，呕心沥血专门定制的，能解决工作过程痛点，能在面试过程中与面试官产生共鸣的Agent面试项目
一个能在面试中让面试官在线使用、体验的AI平台。惊艳面试官，让吃螃蟹的你面评打S级的项目
一个契合求职市场热点，多轮对话、Func Call、RAG、Agent、Mult Agent等技术都涉及的项目
一个专为Agent应用开发岗位，呕心沥血专门定制的，能解决工作过程痛点，能在面试过程中与面试官产生共鸣的Agent面试项目
我们专门研究过大模型应用开发岗的招聘要求，结果发现智能 OnCall Agent 用到的大模型应用开发技术，正好就是企业最想要的那些！
项目学习方式是怎样的？
智能OnCall Agent 项目主要是在飞书文档学习，学习内容主要是文档为主，会提供源码，但是没有视频教学，也没有手把手带做项目视频，所以需要有一定的文档自学能力。
同时也配备飞书答疑群，会有专属的项目导师答疑解惑。
风哥：智能OnCall Agent 项目导师，超懂面试的大厂程序员，具备字节、腾讯、百度等多家大厂工作经历，实战经验丰富
风哥：智能OnCall Agent 项目导师，超懂面试的大厂程序员，具备字节、腾讯、百度等多家大厂工作经历，实战经验丰富
项目答疑群，我们是有问必答的，而且活跃度也很高。
除了群答疑之外，资料里评论区也积累了很多高质量的答疑，林友们学习热情实在是高，光看评论区就能学到很多知识。
项目适合谁？
适合群体：
适合具备 Java/Go/Python 基础，想补个 AI Agent开发项目的校招/社招同学
适合工作经历缺乏 AI 应用开发项目经验的，想融入个AI 应用开发项目的同学
适合想进入 AI 工程 / 智能应用开发，提高 AI 应用开发工程经验的同学
适合对大模型应用开发感兴趣的，希望结合项目经验来学习大模型应用开发
适合具备 Java/Go/Python 基础，想补个 AI Agent开发项目的校招/社招同学
适合工作经历缺乏 AI 应用开发项目经验的，想融入个AI 应用开发项目的同学
适合想进入 AI 工程 / 智能应用开发，提高 AI 应用开发工程经验的同学
适合对大模型应用开发感兴趣的，希望结合项目经验来学习大模型应用开发
因为项目的学习主要是文档+群答疑为主，没有手把手带做项目视频，所以不适合群体：
不适合没有跑过编程项目的人，不会用百度/AI 搜索解决环境问题的人
不适合只喜欢看视频学习，没有看文档学习习惯的，自学能力弱的
不适合 0 基础开发小白，你至少要有一点后端开发基础（懂一点接口开发就行）
不适合游手好闲，喜欢知识要手把手喂到你嘴里的
不适合没有跑过编程项目的人，不会用百度/AI 搜索解决环境问题的人
不适合只喜欢看视频学习，没有看文档学习习惯的，自学能力弱的
不适合 0 基础开发小白，你至少要有一点后端开发基础（懂一点接口开发就行）
不适合游手好闲，喜欢知识要手把手喂到你嘴里的
项目原价 299，现特惠价：149元，低至 5 折！
五一假期结束之后，将涨价到 169 元！
这价格足够白菜了吧，市面上我看到很多学完能直接面试的项目，普遍都是300-500元，而且还不少同学买过，所以我们价格后面一定会持续涨价，早加入不仅有价格优势，还有早学早拿去面试的红利！
还有林友还帮忙推荐给他同学来学习，反馈：这钱真值得啊！
购买「智能 OnCall Agent 项目」之后会解锁这些权益：
✅详细的全套项目文档资料学习（文档永久可看）
✅完整的项目 Java+Go+Python 源码（三个语言实现的源码都能学习）
✅文档答疑解惑和专属项目交流群（赠送一年答疑服务）
✅现成 3 种简历写法（项目亮点和难点全都有）
✅项目的扩展思路（拉开和其他人的差距）
✅项目 60+ 相关面试题（全都是项目高频面试题实时股票配资平台，后续还会持续增加）
✅详细的全套项目文档资料学习（文档永久可看）
✅完整的项目 Java+Go+Python 源码（三个语言实现的源码都能学习）
✅文档答疑解惑和专属项目交流群（赠送一年答疑服务）
✅现成 3 种简历写法（项目亮点和难点全都有）
✅项目的扩展思路（拉开和其他人的差距）
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