智能体开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 深耕智能体与低代码领域，成为Agent架构专家或技术负责人
• 向大模型应用架构师方向发展，掌握更广泛的AI工程化技能
• 未来可晋升为技术经理或团队Leader，带团队完成复杂项目
• 设计并开发低代码平台上的智能体组件，包括任务流程Agent和知识本体，使其可拖拽配置
• 参与Agent编排系统的开发，支持设计态与运行态的稳定性和实用性
• 对接业务需求，完成从需求拆解到Agent流程设计、低代码配置和质量验证的全流程
• 跟踪Agent与大模型前沿技术，进行技术调研和原型验证，推动优化方案落地
• 熟练掌握Java或Python，熟悉Spring微服务架构
• 了解智能体开发、大模型应用、向量数据库等AI相关技术
• 具备良好的逻辑思维、问题排查和自主学习能力
• 沟通协作良好，能够高效对接业务需求

申请策略

• 面试前了解浪潮的低代码平台（如inSuite）和AI战略，展示对产品的关注
• 可以准备一个Agent设计的案例分析，体现从需求到实现的全流程思考
• 突出智能体、大模型或向量数据库相关的项目经验，说明具体贡献
• 强调Java或Python开发能力，尤其是Spring微服务项目经验
• 展示对Agent技术的热情，如个人项目、技术博客或开源贡献
• 体现逻辑思维和问题解决能力，例如复杂业务场景的拆解案例
• 补充或强化大模型API调用、LangChain、向量数据库（如Milvus）等技能
• 了解低代码平台原理，尝试搭建简单的Agent demo

面试指南

• 对于项目经验问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术难点和解决方案
• 对于技术理解问题，先给出核心概念，再结合实际经验，最后总结最佳实践
• 对于开放性观点问题，展示技术视野和思考深度，同时回到具体应用场景
• 请描述你设计过的一个智能体系统，包含架构和技术选型
• 在大模型应用中，如何保证Agent的稳定性和准确性？
• 解释Java中Spring微服务如何与AI服务集成
• 如何将一个业务需求拆解为Agent流程？请举例
• 你对Agent的未来发展方向有什么看法？