大家好，我是双越。前百度 滴滴 资深前端工程师，慕课网金牌讲师，PMP。我的代表作有：

• wangEditor 开源 web 富文本编辑器，GitHub 18k star，npm 周下载量 20k
• 划水AI Node 全栈 AIGC 知识库，包括 AI 写作、多人协同编辑。复杂业务，真实上线。
• 前端面试派 系统专业的面试导航，刷题，写简历，看面试技巧，内推工作。开源免费。

开始

我最近正在紧张准备一个重要的项目：AI Agent 智能体 智语ZhiTalk，它是一个 AI 智能面试官，可以优化简历、模拟面试。你可以围观项目，或跟我一起学习开发这个项目，感兴趣的私聊我～

这个项目将用到绝大部分 AI Agent 开发技能，例如：

• 大模型调用：Chatbot, Memory, Reasoning 深度思考, 多模态
• 提示词工程：Prompt Template, System/AI/User Prompt, CoT 思维链
• 框架相关：LangChain.js, LangGraph, LangSmith 监控， Vercel AI SDK
• RAG 相关：TextSplitter, Embedding, Vector Store 向量存储, Pinecone, Retriever
• Agent 相关：ReAct, Tools, Function-call, MCP Server, Multi-agent

和 划水AI 一样，智语 也将真实上线，统计监控，长期维护，迭代更新。而非本地 demo 。

并且后期我将通过 MCP 把 智语 和 【划水AI】 服务打通，可以把你想收集的资料，一键同步到【划水AI】的知识库中。看起来是不是很酷？

本文将详细介绍，我为何要选择这个项目，这个项目有什么特点，以及这个项目的功能和技术实现。开始吧。

抓住 AI 红利

从 2023 年春天 ChatGPT 发布，到现在几年时间 AI 开发和应用在迅速增长中，每个人都可以感受到 AI 带来的变化和影响。AI 是未来趋势，而且目前没有其他增长方向，选择 AI 赛道不会错。

全世界各大公司都在布局 AI ，各个行业都在尝试接入 AI ，各方大佬都在加入 AI 方向。

例如，格力前高管 王自如 现在创业做 AI 自媒体，你可以吃瓜他的绯闻，但你要相信他的投资眼光。

再例如，我老婆所在的公司（中型企业）老板要求员工必须使用 AI 工具提效，并定期汇报。你可以吐槽老板一万个不好，但要相信老板们的眼光。

再例如，2025年8月国家颁布了“人工智能+”行动意见，将促进和鼓励 AI 在工业农业生产生活等各个领域的发展和落地，未来将会有更多 AI 创业公司崛起。

红利就是：来早了吃肉，来晚了汤都没有。选择大于努力。例如 10 年之前，如果你入职阿里腾讯至今也就晋升个高 P ，但当时如果你有眼光入职字节、滴滴、快手、小红书（当时的新势力），那很可能就晋升为高级管理者了。而现在就是 AI 方向的“10年之前”。

前端如何学习 AI 开发

做什么？

你想直接去开发 AI 大模型？这肯定不太现实。第一，开发 AI 大模型有一定技术门槛和学习成本；第二，AI 大模型公司全世界就那么几家，能招聘多少程序员？

AI 大模型只是一个基础，真正让 AI 在各个行业广泛应用的是 AI Agent ，国内叫智能体。

我们可以基于某一个或某几个 AI 大模型，开发 AI Agent ，定制各种能力和规则，集成外部的工具和服务，让它应用于我们自己的垂类业务领域。例如

• AI 智能客服，如购物、医疗、保险、政务等各个行业
• AI 学习助手，如学习外语、专业技能培训、面试指导等
• AI 编程工具，如现在爆火的 Cursor Windsurf Copilot ，前者估值都几亿美元了
• 日常办公，如 AI 制作 PPT、制作图表、写文档、优化表达和描述等
• 通用 Agent（整理资料，筛选内容，制作内容等），如 Manus

真正能让 AI 遍地开花的是无数个 AI Agent 智能体，同时也需要大量的人才去开发和维护 AI Agent 。

所以，加入 AI 领域的正确方式是：学习 AI Agent 开发技能，最好能有真实项目经验。

能做吗？

还有同学疑问：Nodejs 适合做 AI 开发吗？我看人家都用 Python —— 不要有这个担心。

现在所有的 AI 开放平台都支持 Nodejs 和 Python ，所以前端使用 Nodejs 开发 AI 应用是具有天然优势的。如果 Python 是 AI 开发第一语言，那么 Nodejs 就是第二名。

不会 AI 怎么办？可以看我这篇文章入门，很快的 juejin.cn/post/755014…

为何要做面试相关的 AI Agent

很简单，因为我对简历、面试题、面试流程都非常熟悉，我每周都会和别人 1v1 面试咨询，简历优化，模拟面试。2023年我就开始这个服务，当时写过文章 1v1 评审简历，每个人都有亮点

AI 虽然叫人工智能，但它不是所有领域都完全是专家级别，否则它就不要 tool_call RAG MCP 等扩展能力了。

所以，想要完成一个垂类业务的 AI Agent 需要很强的专业能力，去告诉 AI 如何操作，例如

• 简历要提取哪些信息，简历优化要看哪些方面，要按照什么格式
• 模拟面试应该问什么问题？哪些类型的问题？应该注重考察什么能力？应该如何做总结和评价
• 面试题应该从哪里出题（整理题库，不能让 AI 自由发挥），如何判断答案的准确度
• 等。。。

以上这些都需要通过 tool_call RAG MCP 能扩展能力，给 AI 全面武装，这才是一个 AI Agent 。而且后期还要不断调整和优化，慢慢改进才能达到最优的效果。

功能介绍

项目将基于一个 Chatbot 来扩展如下能力：

• 辅助写简历：根据你提供的技能、项目等信息，使用既定的模板，来填充简历内容
• 优化简历：使用 PDF 上传简历，分析简历数据，根据既定的优化规则，来提出修改意见
• 模拟面试：根据既定的面试流程，按分类提问面试题，最后给出总结和评价
• 解答面试题：通过 RAG 检索面试题库，出题，解答问题，评价答案

技术选型

PS. 上图参考了 Vercel chatbot 架构图，智语项目和这个功能类似，会在项目设计时继续完善。

前端框架将使用 Nextjs ，这是目前 AI 相关 web 开源项目用的最多的框架。

AI 框架将优先选择 langChain.js 和它配套的 langGraph ，langChain 是 AI 开发的第一选择。其次我也会用 Vercel AI SDK 它在前后端全栈的覆盖能力会更好。这个需要详细测试再做选择。

数据库选择 Postgres 和 redis。

向量数据库 vectorStore 会优先选择 Postgres ，也会调研其他服务做对比，如 pinecore elastic_cloud 等。

上线服务可选择阿里云，如域名、SSL 证书、Serverless、文件存储、CDN 等。

统计监控，可选择百度统计、Sentry 两者结合使用

最后

我将在这个项目中首次全程使用 vibe coding AI 编程，并分享所有的设计和开发过程。你可以免费围观项目 ，或跟我一起学习开发这个项目，感兴趣的私聊我～