zhuyongxin
de5a5b09d9
Archive pre-refactor interview notes and add current deep-dives on architecture evolution, issue-derived stories, and evidence gates.
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# 面试演示脚本
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## 1. 30 秒开场
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这是一个 Agent 工程项目，场景是企业故障诊断。
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它支持两类入口：用户主动提问的 Chat 诊断，以及告警事件驱动的 AIOps 诊断。
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项目重点不是单次模型回答，而是把 Agent 编排、工具证据、Verifier 评估、最终报告和反馈都沉淀成可回放的 Trace。
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```
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## 2. 启动服务
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```powershell
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mvn spring-boot:run "-Dspring-boot.run.profiles=mvp-demo"
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```
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服务地址：
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http://localhost:9900
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```
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`mvp-demo` profile 下：
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- Prometheus 告警使用 mock 数据。
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- CLS 日志使用 mock 数据。
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- MySQL、Redis、Milvus/Zilliz 和模型配置仍使用当前项目配置。
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## 3. Demo 1：Chat 诊断
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目标：展示用户问题如何进入多 Agent 诊断、调用工具、经过 Verifier，并生成 Trace。
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```powershell
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$sessionId = "interview-chat-payment-timeout-001"
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$body = @{
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Id = $sessionId
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Question = "支付接口最近出现超时，请结合知识库、日志和指标判断可能原因，并给出修复建议。"
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} | ConvertTo-Json
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Invoke-RestMethod `
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-Method Post `
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-Uri "http://localhost:9900/api/chat" `
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-ContentType "application/json" `
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-Body $body
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```
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讲解点：
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- `ChatService` 会根据问题复杂度选择轻量回答或复杂 Agent 流程。
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- 复杂问题走 `Planner -> Executor -> Verifier`。
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- Executor 调用知识库、日志、指标等证据工具。
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- Verifier 基于 `tool_trace_summary` 生成 groundedness 评估。
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- 最终写入 `diagnosis_session`、`agent_step`、`tool_invocation`。
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查询 Trace：
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```powershell
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Invoke-RestMethod `
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-Method Get `
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-Uri "http://localhost:9900/api/diagnosis/$sessionId/trace"
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```
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展示点：
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- `data.session.agentFlow = CHAT`
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- `data.steps` 中能看到 planner/executor/verifier
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- `data.toolInvocations` 中能看到证据工具
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- `data.session.selfEvaluation` 中有 verifier 结果
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## 4. Demo 2：AIOps 告警诊断
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目标：展示告警 payload 如何触发 AIOps，并且报告聚焦目标告警。
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```powershell
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$aiopsSessionId = "interview-aiops-payment-cpu-001"
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$aiopsBody = @{
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sessionId = $aiopsSessionId
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alertName = "HighCPUUsage"
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service = "payment-service"
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severity = "P1"
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description = "服务 payment-service 的 CPU 使用率持续超过 80%，当前值为 92%。实例: pod-payment-service-7d8f9c6b5-x2k4m。"
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timeRange = "last_15m"
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userRequest = "请结合 Prometheus 活动告警、system-metrics 日志和知识库生成告警分析报告。"
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} | ConvertTo-Json
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Invoke-WebRequest `
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-Method Post `
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-Uri "http://localhost:9900/api/ai_ops" `
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-ContentType "application/json" `
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-Body $aiopsBody
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```
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讲解点：
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- `/api/ai_ops` 接受可选 `AIOpsRequest`。
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- 首条 SSE 消息会返回 `type=session`。
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- `AiOpsService` 根据 payload 判断模式：
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- `PAYLOAD_TARGETED`：聚焦传入告警。
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- `AUTO_DISCOVERY`：没有 payload 时先查 active alerts。
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- AIOps 当前用 rule evaluation 检查报告完整性、payload 聚焦和证据工具覆盖。
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查询 Trace：
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```powershell
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Invoke-RestMethod `
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-Method Get `
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-Uri "http://localhost:9900/api/diagnosis/$aiopsSessionId/trace"
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```
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展示点：
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- `data.session.agentFlow = AI_OPS`
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- `data.session.answer` 有最终告警报告
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- `data.toolInvocations` 有 `query_metrics`、`query_logs`、`lookup_knowledge`
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- 报告主线聚焦 `HighCPUUsage/payment-service`
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## 5. Demo 3：反馈闭环
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```powershell
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$feedback = @{
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sessionId = $sessionId
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feedback = "useful"
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} | ConvertTo-Json
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Invoke-RestMethod `
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-Method Post `
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-Uri "http://localhost:9900/api/feedback" `
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-ContentType "application/json" `
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-Body $feedback
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```
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讲解点：
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- feedback 写回同一个 `diagnosis_session`。
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- `useful` 会沉淀 `case_library`。
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- `not_useful` 不改变 `status`，只作为质量信号。
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## 6. 收尾总结
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```text
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这个 Demo 展示的是完整 Agent 闭环：
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用户问题或告警 -> Agent 编排 -> 工具证据 -> 自评估 -> Trace 回放 -> 用户反馈 -> 案例沉淀。
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我关注的不是一次回答，而是这个回答能否被审计、验证和持续改进。
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