Agent Harness 研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从Agent Harness研发工程师起步，可向技术专家或架构师方向发展，主导Agent框架的架构设计
• 随着Agent技术在各行业的普及，可深入垂直行业成为行业解决方案专家，或转向AI产品经理方向
• 在小米这样的大平台，有机会参与前沿技术研究，并可能晋升为技术团队负责人，带领团队推进Agent技术落地
• 设计和开发自研的Agent Harness框架，包括Agent Loop、工具系统、上下文管理等核心模块，为行业Agent提供基础架构
• 将通用大模型能力适配到零售、客服、供应链等垂直业务场景，实现具体行业Agent的落地
• 从算法和工程角度联合优化Agent的任务完成率与用户体验，持续迭代Harness架构
• 跟踪Agent领域前沿技术（如MCP、A2A），快速验证并集成到产品中
• 深入理解大模型原理，包括Transformer、KV Cache、推理优化等，能够从底层优化Agent性能
• 熟悉Agent核心概念和技术栈，如Agent Loop、Tool Use、Planning、MCP等，具备实际使用经验
• 精通Python、TypeScript或Go至少一种语言，具备扎实的编程基础和快速学习能力
• 对Prompt Engineering、Context Engineering有实践理解，能有效设计Agent的交互逻辑

申请策略

• 关注小米AI部门的技术方向，了解其Agent产品布局，在面试中展示对Agent技术的热情和见解
• 准备一个Agent相关的项目案例，展示从设计到实现的全过程，体现工程和算法结合的能力
• 突出大模型相关项目经验，尤其是Agent或LLM应用的实际项目，如使用Claude Code、Codex等工具的经验
• 强调编程能力，展示Python/TypeScript/Go的熟练度，以及开源贡献或技术博客
• 如果了解RAG、Function Calling等技术，务必在简历中体现
• 如果有行业场景（如零售、客服）的项目经验，要详细描述
• 深入理解MCP、A2A等Agent协议，可阅读相关技术文档或参与开源项目
• 实践使用主流Agent产品，如Claude Code、Codex，并尝试构建简单的Agent应用

面试指南

• 对于技术原理类问题，先阐述基本概念，再结合项目经验说明应用，最后提出优化思路
• 对于项目经验类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，突出个人贡献和成果
• 对于设计类问题，从需求分析、架构设计、技术选型、权衡取舍等方面回答，体现系统性思维
• 请解释Agent Loop的工作原理，并说明如何优化其性能？
• 你如何使用MCP？请描述一个你使用MCP集成外部工具的场景
• 如何设计一个Agent的上下文管理机制，以处理长对话？
• 你如何评估一个Agent的任务完成率？有哪些优化策略？
• 请谈谈你对Harness Engineering的理解，以及如何应用到实际项目中？