Agent策略工程师-飞书Aily

优缺点分析

角色解读

• 从Agent策略工程师成长为AI Agent团队的技术负责人或架构师
• 深入大模型底层，转向基础模型研究或算法专家方向
• 结合业务场景，发展为AI解决方案专家或产品负责人
• 设计和实现通用的AI Agent系统，处理复杂任务，优化效果、性能和成本
• 建立可追溯的评测数据集和验证体系，用数据驱动模型迭代
• 分析使用中的问题，进行根因分析，并设计上下文管理、记忆、工具调用等优化方案
• 扎实的逻辑思维和问题拆解能力，能将业务抽象为算法问题
• 熟悉大语言模型原理和生态，有Agent策略优化或评测经验
• 快速学习和动手能力，能复现前沿技术方案

申请策略

• 展现对Agent前沿技术的关注，如复现一篇相关论文或开源项目
• 了解飞书Aily的产品方向，在面试中结合业务场景讨论Agent应用
• 突出Agent相关项目经验，特别是策略优化或评测体系建设
• 展示大模型使用经验，如Fine-tune、Prompt Engineering、RAG等
• 强调数据分析和根因分析能力，附上量化成果
• 深入学习LangChain、AutoGPT等Agent框架，动手搭建Demo
• 熟悉常见的评测指标和数据集构建方法，如Benchmark、HumanEval

面试指南

• 用STAR法则描述项目，重点突出拆解问题的思路和量化成果
• 从数据收集、评估指标、迭代流程等方面展开，体现系统性
• 对比不同技术方案的优缺点，结合具体场景给出选择理由
• 简述一个你设计或优化的Agent系统，如何衡量效果？
• 如何设计一个可扩展的评测数据集来评估Agent性能？
• 记忆机制在Agent中如何实现？有哪些常见方案？
• 在复杂任务中，如何平衡Agent的响应速度和准确性？
• 复习大模型基础，特别是注意力机制、上下文窗口等