Agent工程师（J100994）

优缺点分析

角色解读

• 从Agent工程师成长为高级工程师，深入大模型核心技术
• 向技术专家方向发展，成为Agent架构师或AI研究员
• 横向拓展到其他AI领域，如自然语言处理、计算机视觉等
• 基于GPT、Claude等大模型实现和优化Agent系统，包括性能评估和效果改进
• 设计和优化上下文工程，通过实验提升下游任务的准确性和用户体验
• 搭建单/多智能体框架，开发相关模块和工具支持Agent落地
• 持续跟踪Agent领域前沿进展，调研最新技术成果
• 扎实的编程基础，熟练使用Python/Go/Java等至少一门语言
• 深入理解RAG、Memory、Skill、MCP等Agent技术，有主流框架使用经验
• 掌握算法和数据结构，具备良好的学习能力和问题解决能力
• 良好的团队协作和沟通能力，积极乐观，责任心强

申请策略

• 了解百度在Agent方向的业务布局（如文心一言插件、智能体平台），在面试中展示与之相关的理解
• 准备1-2个完整的Agent项目案例，从需求、设计、实现到优化的全过程
• 突出Agent相关项目经验，详细描述使用的模型、框架和落地效果
• 强调RAG、MCP等具体技术的实现细节和优化成果
• 展示个人博客、GitHub项目或技术分享，体现对前沿技术的关注
• 注明编程语言熟练度及算法竞赛、开源贡献等加分项
• 系统学习LangChain、AutoGPT等主流Agent框架的源码和设计思想
• 动手实现一个简单的Agent Demo，如基于GPT的问答+RAG系统

面试指南

• 对于技术原理问题，先给出定义，再举例说明，最后结合实际优化经验
• 对于设计问题，采用“需求分析-模块划分-关键技术-权衡取舍”的结构
• 对于项目经历问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 请解释RAG的工作原理，并说明如何优化检索效果？
• 设计一个多智能体协作框架，需要考虑哪些关键模块？
• 你在实际项目中遇到过的Agent性能瓶颈是什么？如何解决的？
• 如何评估大模型在Agent任务上的表现？有哪些指标？
• 请用Python实现一个简单的工具调用Agent，包括错误处理