Agent开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向资深Agent架构师发展，专注多Agent协作与复杂业务场景设计
• 可转向AI工程化方向，负责大规模Agent系统的Harness工程与平台建设
• 有机会成为AI技术负责人，领导智能体团队，推动保险行业AI转型
• 基于LangChain等框架开发保险场景的智能Agent，实现核保、理赔等业务自动化
• 实践Specification-Driven Development，编写规范并利用AI生成代码
• 构建Agent沙箱环境、工具治理和可观测性系统，确保合规与安全
• 对接保险核心系统，构建RAG知识库并持续迭代Agent效果
• 精通Python，并至少掌握一门后端语言（Go/Java/Rust/C++/TypeScript），能根据场景选型
• 熟悉LangChain/LangGraph等Agent框架，理解Agent架构（Model + Harness）
• 具备AI辅助编程经验，能高效使用Cursor/Copilot等IDE并识别AI代码的潜在问题
• 理解SDD理念，能编写结构化规范
• 有RAG、向量数据库、提示工程实践经验

申请策略

• 在面试中准备一个完整的Agent开发案例，从需求分析到部署落地的全过程
• 关注中国平安的AI战略方向，了解其在保险科技领域的布局
• 突出Agent开发经验，列具体项目（如多Agent协作、工具调用、RAG集成）
• 强调Python和后端语言的实际项目案例，展示代码质量和架构设计能力
• 体现AI辅助编程的熟练度，如使用Cursor/Copilot的实际效率提升数据
• 展示SDD实践或相关规范驱动开发的项目经验
• 深入学习LangChain/LangGraph源码，掌握Agent框架的内部机制
• 补充保险行业知识（核保、理赔流程），提升业务理解

面试指南

• 对于架构类问题，先明确场景需求，再阐述设计思路（如基于LangGraph的图结构），最后总结优缺点和学到的东西
• 对于质量保证问题，可以从代码审查、测试覆盖、AI输出验证等多个维度回答，结合具体工具和实践
• 对于SDD问题，强调规范先行的好处，给出定义Schema、状态转移和测试预期的具体示例
• 请描述你设计多Agent协作架构的经历，如何解决Agent间的通信与任务分配？
• 你如何确保AI生成代码的质量？遇到AI生成逻辑错误时如何处理？
• 解释Specification-Driven Development的流程，并举例说明如何编写规范
• 在构建Agent沙箱环境时，你如何考虑安全性和合规性？请具体说明
• 你如何评估Agent的效果？有哪些迭代优化的经验？