01 — 岗位职责
- ▹基于 LangChain / LangGraph 构建可推理的 Agent
- ▹工具调用体系设计与可靠性优化
- ▹上下文与记忆（短/长）机制实现
- ▹多 Agent 协作与任务编排
- ▹Agent 行为评测与失败兜底
02 — 能力要求
Python 与 LangChain / LangGraph / LlamaIndexFunction Calling 与工具集成Prompt 工程向量数据库评测方法论
03 — 面试考点
ReAct / Plan-Execute 范式
工具调用的可靠性与纠错
记忆机制设计（短期 / 长期）
多 Agent 通信与协作
Agent 失败兜底与安全边界
04 — 岗位速写
AI Agent 开发工程师参与构建可推理、可行动、可记忆的智能体系统——让大模型真正”动起来”。这一岗位需要基于 LangChain、LangGraph 等框架，设计工具调用体系、上下文管理与行为逻辑。
面试重点在 Agent 的可靠性：工具调用如何纠错、记忆如何不丢失、多 Agent 如何协作、失败如何兜底。