🚀 Interview-Insight-Agent | 大厂后端面经收割机

Interview-Insight-Agent 是一个基于 Go 语言和 langchaingo 框架开发的自主智能体 (Autonomous Agent)。它旨在通过 AI 技术解决后端开发者在找工作时，“面经搜索碎片化、考点总结低效”的痛点。

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💡 核心功能

• 🔎 自主多源搜索：集成 Tavily AI Search，能够绕过传统搜索广告，精准定位牛客网、知乎、掘金等平台的深度面经。
• 📄 零爬虫网页解析：利用 Jina Reader 协议，将复杂的富文本网页瞬间转化为 LLM 友好的 Markdown 纯文本。
• 🧠 结构化考点提炼：基于 DeepSeek-V3 模型，自动对海量面经进行语义聚合，输出高频考点。
• 💬 交互式追问：支持对话记忆，你可以追问：“针对刚才提到的 Redis 部分，字节跳动更喜欢问哪些底层原理？”

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🏗️ 系统架构 (Architecture)

项目采用经典的 ReAct (Reasoning and Acting) 决策循环：

1. 用户指令 (User Input) -> "帮我找腾讯 Go 后端面经"
2. 推理思考 (Thought) -> "我需要先在网上搜索相关链接"
3. 执行行动 (Action) -> 调用 WebSearchTool
4. 观察结果 (Observation) -> 获取网页列表
5. 再次迭代 -> 调用 JinaReaderTool 读取正文 -> 总结 -> 输出结果

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🛠️ 技术栈

组件	技术选型	备注
编程语言	Go (Golang)	高性能、工程化友好
Agent 框架	langchaingo	核心驱动框架
大脑 (LLM)	DeepSeek-V3 / R1	性价比之王，逻辑推理极强
搜索工具	Tavily API	专为 AI 设计的搜索引擎
抓取协议	Jina Reader	免去维护复杂爬虫逻辑的烦恼

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🚀 快速开始

1. 环境准备

• 确保本地已安装 Go 1.20 或更高版本。
• 获取 DeepSeek API Key 和 Tavily API Key。

2. 克隆与安装

git clone [https://github.com/YasenSS/agent1.git](https://github.com/YasenSS/agent1.git)
cd agent1
go mod tidy