Agent架构师-飞书Aily

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为Agent架构与LLM应用领域的专家，主导大型系统设计
• 技术管理：从架构师转向技术Leader，带领团队探索新方向
• 产品化方向：转型AI产品专家，推动AI技术商业化落地
• 设计和实现飞书通用Agent系统，确保在高并发复杂场景下的效果和稳定性
• 基于LLM进行系统架构设计，包括上下文管理、工具调用和运行时可观测性
• 搭建评测集和标注流程，通过数据驱动持续优化Agent能力
• 将大模型能力转化为产品功能，与业务团队协作推动落地
• 精通Golang、Python、TypeScript等后端语言及常用框架
• 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能力集成和优化
• 强烈的技术好奇心和快速学习能力，能跟进AI前沿

申请策略

• 提前了解飞书Aily产品现状，思考Agent的改进方向
• 准备一个Agent架构设计方案，展示系统思考能力
• 重点突出大模型应用项目经验，尤其是Agent架构相关设计
• 展示后端架构设计能力，如高并发、分布式系统优化案例
• 强调数据驱动方法，如评测集搭建、效果迭代经验
• 深入掌握ReACT、Multi-Agent等主流Agent框架
• 实践LLM相关的上下文管理、工具调用技术
• 了解可观测性和性能优化的最佳实践

面试指南

• 结构化呈现：从需求分析、架构选型、关键设计到效果评估
• 突出数据驱动：强调评测指标、数据集构建和迭代方法
• 结合具体案例：用STAR法则描述项目，体现问题解决能力
• 请设计一个基于LLM的Agent系统，如何管理上下文和工具调用？
• 如何评估Agent的效果？你会搭建怎样的评测流程？
• 在复杂业务场景下，如何平衡Agent的响应速度和准确性？
• 描述一次你优化大模型应用性能或成本的经历
• 复习Agentic架构的核心原理和工程实现