系列收官：把这个 Go 写的 AI 面试官改成你的 Agent（八）
📮 本系列首发于公众号「GO语言入门之路」，系列聚合目录。前文见 第四篇 ~ 第七篇：SQLite 记忆。
八篇了。从第一晚 200 行的命令行脚本，到今天飞书 + 网页双端、语音作答、7×24 部署、历史落库的完整产品——代码量翻了几倍，但有一个数字始终是零：核心状态机被改动的次数。
你可能根本不想做面试教练。没关系，这篇收官之作就是给你一把手术刀：fork 这个仓库，动哪几层、怎么动，把它改成属于你的垂直场景 Agent。
八篇演进回顾：加的一直是"外壳"，不是"内脏"
先把全貌摆出来。回看整个系列，每篇新增的其实只有一类东西——I/O 适配层：
| 篇 | 新增能力 | 动的层 |
|---|---|---|
| 一 | CLI 核心：出题、追问、打分 | 状态机 + LLM 封装 |
| 二 | 简历 PDF 解析，针对性出题 | 状态机输入 + 一个新包 |
| 三 | Web 版 + SSE 流式点评 | web/ 适配层（新增） |
| 四 | 飞书机器人，长连接零公网 IP | bot/ 适配层（新增） |
| 五 | 语音作答（ASR） | bot/ + asr/（新增） |
| 六 | systemd 部署 + token 成本监控 | deploy/ + 计数器 |
| 七 | SQLite 历史落库 +「历史」指令 | store/（新增） |
这个演进的秘密在于第一篇文章立下的架构决定：internal/coach 状态机只依赖 llm.Client 接口，不认识 HTTP、不认识飞书、不认识麦克风。之后每接一个新端，都是"外面包一层、里面一行不动"。改造别人的 Agent 项目，先看它的状态机有没有被 I/O 污染——这是判断代码值不值得 fork 的第一标准。
四层解剖：你的改动落在哪一层
整个项目四层，自下而上：
- LLM 与存储底座：
internal/llm（openai-go v3 封装，JSON Schema/流式/用量统计）、internal/store（modernc.org/sqlite，纯 Go 无 CGO）、internal/asr。这层几乎不用动。 - 领域状态机：
internal/coach。计划 → 评估 → 追问 → 报告的状态流转，加上全部提示词（集中在prompts.go）。这是改造的主战场。 - 会话路由与指令：
internal/bot。IM 交互逻辑：谁正在面试、指令解析、列表序号缓存。 - I/O 适配：
internal/web、internal/bot/lark.go。换平台动这里。
依赖方向严格单向：上层可以知道下层，反过来不行。第七篇的 Store 接口定义在 bot 侧而不是 store 侧，也是同一个原则。
改造对照表：三个垂直场景各动哪几层
这是本篇的收藏点。三个典型 fork 方向，逐层标注改动量：
| 层 | 英语口语陪练 | 公务员结构化面试 | 技术 Quiz 刷题机 |
|---|---|---|---|
| coach/prompts.go | 全换：面试官→口语教练，评估尺子从"要点覆盖"换成"语法/流利度/用词" | 大改：换成结构化题型（综合分析/应急应变等），rubric 固定为评分标准 | 全换：去掉追问逻辑相关的评估项 |
| coach 状态机 | 不用动 | 不用动 | 小改：去掉追问分支 |
| Schema | 换字段（fluency/grammar/pronunciation） | 换字段（按公考评分要素） | 简化 |
| bot 指令 | 不用动 | 不用动 | 「历史」改名「错题本」即可 |
| ASR 语音 | 必需（已经是核心链路） | 可选 | 不需要 |
| store | 不用动 | 不用动 | 不用动 |
看出规律了吗：三个场景里 store、bot、状态机全部复用，要写的只有提示词和 JSON Schema。这正是"产品级 Agent"和"玩具 demo"的分水岭——demo 把提示词焊死在流程里，产品把领域知识集中在可替换的一层。
动手示例：把"技术面试官"改成"口语陪练"
以第一个场景为例，实际改动从 prompts.go 的评估提示词开始——评估尺子变了，追问判断的依据就跟着变：
// 改前（技术面试）：评估依据是 checkpoints 覆盖度
// user := 面试题 / 考察要点 / 候选人回答 → confidence、coverage、missed…
// 改后（口语陪练）：评估依据是语言质量三要素
const system = `你是严格的英语口语教练，只依据语言事实评估，不许给安慰分。`
user := fmt.Sprintf(`话题：%s
学员表达：%s
按 JSON 输出评估：fluency(流利度1-5)、grammar(语法准确度1-5)、
vocabulary(用词丰富度1-5)、errors(列出 3 处最需要改的错误)、
suggestion(一句可执行的练习建议)、depth_ok(本话题是否练到位)。只输出 JSON。`,
topic, speech)
配套做两件事：EvalSchema 换成新字段；ShouldFollowUp 的阈值从 coverage 换成三要素均分（比如 < 3.5 就追问"能不能换个说法再说一遍"）。改完跑 go test ./internal/coach/——Mock 客户端会告诉你状态机有没有被改坏。
三个值得带走的设计决策
最后沉淀三条这个系列反复验证过的经验：
- 接口定义在消费侧。bot 定义 Store、定义 Interview，实现方单向依赖。换存储、换状态机都是新增而不是修改。
- 所有能力可选注入。meter 传 nil 就不统计用量，store 传 nil 就没有历史——每个功能都能独立关闭，调试和降级都简单。
- 副作用不许反噬主流程。落库失败附一行警告，报告照样发出；ASR 没配置就优雅拒绝语音。Agent 上线后最贵的故障都是"次要功能拖死主要功能"。
系列完结
八篇，从 coach new --pos 的第一行输出，到飞书里一句「历史」调出三周前的面试报告。完整代码正在 GO2AI-CN 组织下整理开源（仓库名：ai-interview-coach），开源后欢迎 fork 改造成你自己的 Agent。
这个系列到此完结。后续内容将转向 MCP 协议与 Agent 工程化的新系列——把面试教练里埋的伏笔（工具调用、记忆、多 Agent）一个个展开讲透。
相关阅读：系列聚合目录 · 上篇：状态机与核心提示词 · 第七篇：SQLite 记忆
版本说明
- openai-go：v3.97.0（2026-11-09 核对自 github.com/openai/openai-go 的 releases 页；module 路径
github.com/openai/openai-go/v3，要求 Go 1.26+） - modernc.org/sqlite：v1.61.1（2026-11-06 核对自 Go Module Proxy）
- larksuite/oapi-sdk-go/v3：v3.12.2（2026-11-05 核对自 GitHub tag 列表）
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