Agent架构师-飞书Aily

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕Agent架构，成为AI Agent领域的顶尖专家
• 管理路线：带领Agent技术团队，逐步晋升为技术负责人或架构师总监
• 业务拓展：从Agent架构切入，深入飞书产品生态，影响亿级用户产品
• 设计和实现基于LLM的通用Agent系统，处理复杂任务场景
• 优化Agent的上下文管理、工具调用、运行时性能与可观测性
• 搭建评测集和标注流程，通过数据驱动提升Agent效果
• 与业务团队协作，将大模型能力转化为可交付的产品功能
• 精通Golang/Python/TypeScript等后端语言，有3年以上开发经验
• 深入理解Agentic架构，如ReACT、Multi-Agent模式
• 具备大模型应用工程经验，熟悉LLM调用、Prompt工程等
• 较强的系统设计能力，关注效果、性能、成本和稳定性

申请策略

• 在面试中准备一个完整的Agent项目案例，从设计到落地的细节
• 了解飞书Aily的产品方向和竞品动态，展示对业务的理解
• 突出大模型应用项目经验，特别是Agent架构设计（ReACT、Multi-Agent等）
• 强调后端开发能力，尤其是Golang/Python/TypeScript的项目成果
• 展示系统优化案例，如性能提升、成本降低或稳定性改进
• 如有开源贡献或技术博客，附上链接，体现技术影响力
• 深入学习Agentic框架（如LangChain、Semantic Kernel）并动手实践
• 加强系统设计能力，学习分布式系统、可观测性等知识

面试指南

• 对于设计题，先明确需求边界和关键约束，再分模块阐述方案（如通信、任务调度、容错等），最后总结权衡
• 对于优化题，从数据、模型、工程三个维度分析，给出可量化指标和迭代路径
• 对于项目经验题，使用STAR原则：背景、任务、行动、结果，突出个人贡献和难点突破
• 请设计一个Multi-Agent协作系统，如何处理Agent间的通信和冲突？
• 如何优化LLM调用的成本和延迟？请给出具体方案
• 在Agent系统中如何保证可观测性和故障排查效率？
• 如何处理大模型输出不稳定的问题？有哪些策略？
• 请分享一个你主导的复杂系统架构设计项目