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# 10 分钟面试演示脚本
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**用途**：面试现场按步骤演示
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**目标**：展示从问题到证据、验证、Trace、反馈的闭环
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**前置条件**：服务以 `mvp-demo` profile 启动
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更完整的 runbook 见 [README.md](README.md)，字段检查见 [trace-inspection-checklist.md](trace-inspection-checklist.md)。
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## 0. 开场话术
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```text
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我会演示一个支付超时诊断。
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重点不是看模型给出一段答案，而是看这个答案背后的 Agent 执行链路：
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Planner 怎么拆解，Executor 调了哪些工具，Verifier 如何判断证据是否支撑答案，以及最终如何通过 sessionId 回放。
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```
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## 1. 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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```text
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http://localhost:9900
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```
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说明：
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- `mvp-demo` profile 使用 mock Prometheus 和 mock CLS。
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- 演示不依赖真实线上故障。
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- MySQL、Redis、Milvus/Zilliz 和模型配置仍需要可用。
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## 2. 演示 Chat 诊断
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推荐使用固定脚本：
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```powershell
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powershell -ExecutionPolicy Bypass -File mvp/demo/scripts/run-payment-timeout-demo.ps1
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```
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脚本会写出：
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```text
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mvp/demo/output/chat-response.json
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mvp/demo/output/trace-response.json
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mvp/demo/output/feedback-response.json
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```
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现场话术：
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```text
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这里我用固定 sessionId 跑一个支付接口超时问题。
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固定 sessionId 的好处是，后面 trace 和 feedback 都能关联到同一次诊断。
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```
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## 3. 展示用户答案
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打开：
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```text
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mvp/demo/output/chat-response.json
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```
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重点看：
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```text
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data.sessionId
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data.answer
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```
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现场话术：
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```text
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这是用户看到的答案。
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但这个项目的重点不是这段文字，而是这段文字是否有证据链。
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接下来我用同一个 sessionId 查 trace。
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```
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## 4. 展示 Trace
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打开：
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```text
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mvp/demo/output/trace-response.json
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```
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重点看：
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```text
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data.session.sessionId
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data.session.agentFlow
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data.steps[*].agentName
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data.toolInvocations[*].toolName
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data.toolInvocations[*].inputParams
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data.toolInvocations[*].outputPreview
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data.toolInvocations[*].retrievalLayer
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data.toolInvocations[*].relevanceLevel
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data.summary.hasVerifierEvaluation
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```
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现场话术：
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```text
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这里能看到三个层次：
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第一，session 记录了这次诊断的问题、答案、耗时和自评估。
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第二，agent_step 记录 Planner、Executor、Verifier 的模型步骤。
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第三，tool_invocation 记录真实工具调用，包括 lookup_knowledge、日志和指标。
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所以这不是一个黑盒 Chatbot，而是一条可以回放的诊断链路。
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```
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## 5. 展示知识库检索
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在 trace 中找到 `lookup_knowledge`。
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重点看：
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```text
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toolName = lookup_knowledge
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inputParams.query
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retrievalLayer
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l0MatchCount
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l1MatchCount
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relevanceLevel
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retrievalDetails
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outputPreview
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```
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现场话术：
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```text
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知识库检索保留为显式工具，而不是藏在 Advisor 里。
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这样面试官或线上排查人员能看到：Agent 查了什么 query，命中了哪个知识域，检索层是 L0/L1 还是混合，相关性等级是什么。
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底层检索现在走 VectorSearchService，优先 Spring AI VectorStore，失败时 fallback 到 Milvus SDK。
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```
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## 6. 展示 Verifier
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在 trace 中查看：
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```text
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data.session.selfEvaluation
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data.summary.hasVerifierEvaluation
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```
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现场话术：
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```text
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Verifier 不做新检索，只看工具 trace 汇总。
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它会把 Executor 答案里的关键事实拆出来，判断每条事实是 direct_evidence、indirect_support、no_evidence 还是 contradicted。
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如果 PASS，就输出原答案。
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如果 LOW_CONFID，可以补证据或加低置信提示。
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如果 REJECT，就降级输出，只保留已确认信息。
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```
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## 7. 展示反馈闭环
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打开：
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```text
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mvp/demo/output/feedback-response.json
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```
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重点看：
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```text
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success
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caseId
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```
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现场话术：
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```text
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用户反馈 useful 会写回同一个 diagnosis_session。
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后端会把这次诊断自动沉淀到 case_library，后续可以做案例检索或 bad case 分析。
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这里 status 和 feedback 是分开的：
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status 表示执行是否成功，feedback 表示用户是否认可。
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```
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## 8. 可选演示 AIOps
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如果时间允许，再演示 AIOps payload。
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请求示例见：
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```text
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mvp/demo/README.md
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```
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现场话术：
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```text
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AIOps 有两个模式。
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有 payload 时进入 PAYLOAD_TARGETED，报告必须聚焦这个告警。
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没有 payload 时进入 AUTO_DISCOVERY，先发现活跃告警再排查。
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我专门加了 recommended lookup_knowledge query，把 alertName、service、severity、description 等字段稳定送入知识库检索，避免 Agent 随意扩展问题范围。
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```
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## 9. 结束总结
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```text
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这个 Demo 展示的是一个完整闭环：
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用户问题
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-> Agent 规划和执行
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-> 显式工具证据
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-> Verifier / self_evaluation
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-> Trace 回放
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-> 用户反馈
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-> 案例沉淀
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我把重点放在 Agent 工程能力：可追踪、可验证、可回归、可演进。
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```
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## 10. 如果现场失败
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如果模型或外部组件不可用，不要硬跑。可以直接打开上一次输出：
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```text
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mvp/demo/output/chat-response.json
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mvp/demo/output/trace-response.json
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mvp/demo/output/feedback-response.json
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降级话术：
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```text
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现场环境依赖 MySQL、Redis、Milvus 和模型服务。
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如果外部服务不可用，我会用固定输出讲 trace 结构。
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因为这个项目的核心不是一次在线请求，而是诊断链路如何被记录、检查和回放。
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