Agent架构师-飞书Aily

优缺点分析

角色解读

• 随AI Agent技术演进，成长为技术专家或AI架构负责人，主导更核心的AI产品
• 可向技术管理方向转型，带领团队打造下一代智能办公系统
• 随着大模型应用普及，成为行业稀缺人才，职业发展空间广阔
• 设计并实现飞书通用Agent系统，持续优化复杂场景下的效果、性能、成本与稳定性
• 构建基于LLM的系统架构，包括上下文管理、工具调用、运行时与可观测性等核心组件
• 搭建评测集与标注流程，推动数据驱动的效果迭代，确保产品交付质量
• 深入理解业务需求，将大模型能力转化为可交付、可迭代的产品功能
• 精通Golang/Python/TypeScript等编程语言，具备扎实的后端开发能力和常用框架经验
• 深入理解Agentic架构（如ReACT、Multi-Agent、Harness Engineering），有大模型应用工程实战
• 具备复杂系统架构设计能力，熟悉分布式系统、性能优化和可观测性工具
• 对AI前沿技术保持高度热情，具备快速学习和动手解决问题的能力

申请策略

• 提前了解飞书Aily产品定位，思考如何将大模型能力融入办公场景
• 准备一个完整的Agent系统设计或优化案例，体现你的工程思维和技术深度
• 突出大模型应用项目经验，尤其是Agent架构设计、工具调用、上下文管理等具体实现
• 展示复杂系统设计案例，包含性能优化、成本控制和稳定性提升的量化成果
• 强调编程语言和框架掌握深度，以及学习新技术的能力
• 深入学习主流Agent框架如LangChain、AutoGPT，熟悉ReACT、Multi-Agent模式
• 补充分布式系统、可观测性（监控、日志、链路追踪）相关知识

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出技术选型和决策依据
• 分析问题从业务需求出发，先明确目标再展开架构设计，注意权衡性能、成本和复杂性
• 对可能的问题，预判风险并准备备选方案，体现系统思维
• 请设计一个基于LLM的Agent系统，包括上下文管理和工具调用架构
• 如何评估和优化Agent的性能与成本？请举例说明
• 描述你在实际项目中遇到的大模型应用难点及解决过程
• ReACT和Multi-Agent模式各有什么优缺点？如何选择？
• 如何保证Agent系统的稳定性和可观测性？