业务技术-AI Agent 应用优化工程师-商家经营

优缺点分析

角色解读

• 可向 AI 应用架构师、大模型应用专家或技术管理方向发展，深入探索 AGI 在垂直商业场景的落地
• 构建和维护商家经营场景下 AI Agent 的效果评测体系，确保优化过程可量化
• 熟练掌握 Prompt 工程、RAG 架构及 Agent 任务编排机制，具备扎实的 SQL 和数据分析能力

申请策略

• 准备具体的项目案例，说明如何从‘效果不好’拆解为‘可验证的具体问题’的过程
• 突出 AI Agent/RAG 项目的实际调优经验，展示如何通过数据分析定位问题并提升效果的案例
• 深化对 LLM 上下文窗口限制、Tool Use 机制及向量数据库优化的理解，提升 SQL 复杂查询能力

面试指南

• 使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），重点描述问题拆解的逻辑、技术手段的选择依据以及最终量化的业务收益
• 请分享一个你优化 RAG 或 Agent 效果的案例，你是如何定位瓶颈的？
• 如何设计一套自动化的评测体系来评估 Agent 的业务效果？
• 在处理长上下文或复杂任务编排时，遇到过哪些挑战？如何解决？
• 如何利用数据驱动的方法发现知识库中的冲突或失效内容？
• 复习 LangChain/LlamaIndex 等框架原理，了解当前业界主流的 Agent 评测基准（如 GAIA, SWE-bench 等）