服务端开发工程师（AI方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：深耕AI Agent领域，成为AI架构师或算法专家
• 业务方向：理解UGC游戏生态，转向产品经理或技术Leader
• 管理方向：带团队负责核心服务，晋升为技术主管或经理
• 参与UGC游戏平台后端核心服务的设计、开发与维护，负责高并发系统架构
• 设计并实现AI Agent工作流，包括多步推理、工具调用、记忆管理等核心能力
• 基于LangGraph、Dify等框架构建可编排的Agent Pipeline，支持AI生成游戏代码和资产
• 对接多家大模型API，实现模型路由、Prompt管理和效果评估，同时为平台用户提供技术支持
• 扎实的Java技术栈：Spring Boot/Cloud、MyBatis，以及SQL数据库能力
• AI Agent开发经验：熟悉ReAct、Function Calling、RAG、Multi-Agent等概念
• Agent编排框架使用：LangGraph、Dify、CrewAI等
• 大模型API集成：OpenAI、Anthropic等，以及Prompt Engineering方法

申请策略

• 在简历中附带GitHub或技术博客链接，展示AI相关实践
• 提前了解网易元气事业部的产品（如“元梦之星”），思考AI如何赋能UGC
• 突出Java后端项目经验，尤其是高并发、分布式系统设计
• 强调AI Agent相关项目：如使用LangGraph构建过Agent工作流
• 展示大模型API集成经验，最好有Prompt工程或评估案例
• 提及AI编程工具使用经历，如Cursor、Claude Code
• 系统学习LangGraph、Dify框架，并动手搭建一个Agent Demo
• 深入理解RAG、Function Calling原理，阅读相关论文或开源项目

面试指南

• 对于设计类问题，先明确需求边界，再拆解为Agent步骤，结合框架实现
• 对于技术对比问题，从功能、性能、扩展性、社区活跃度等维度分析
• 对于评估类问题，给出具体指标（如准确率、召回率）和迭代方法
• 请设计一个AI Agent工作流，让用户通过自然语言生成一个简单的游戏关卡
• 你如何实现多步推理中的记忆管理？
• 对比LangGraph和Dify的优缺点，你会怎么选择？
• 如何评估Prompt的效果？你有哪些优化Prompt的经验？
• 你在项目中如何处理高并发下的AI API调用？