AI Agent 架构师

优缺点分析

角色解读

• 可向AI Agent技术专家或技术总监方向发展，主导更大规模智能系统
• 也可转型为端侧AI芯片架构师或操作系统AI化架构师
• 积累CUA、多模态融合等前沿经验后，可成为AI基础设施领域的领军人物
• 主导端侧AI Agent的整体架构设计，包括多模态感知、任务规划、记忆与工具调用模块
• 设计端云协同架构，优化模型在端侧NPU与云端的高效切换
• 构建与安卓操作系统深度融合的组件，使Agent能理解UI、模拟点击并调用系统权限
• 精通LLM、RAG、Prompt Engineering等大模型技术，熟悉LangChain等Agent框架
• 深厚的系统架构功底：安卓Framework、系统服务、IPC通信、Linux内核
• 熟练使用Python/Kotlin进行原型开发，具备复杂系统重构和性能调优能力

申请策略

• 面试前熟悉vivo的AI战略，如蓝心大模型，思考如何与其端侧Agent融合
• 准备一个从零搭建端侧Agent的架构方案，展现系统思维
• 突出AI Agent项目经历，尤其是端侧部署、CUA或系统级调优案例
• 展示系统架构设计能力，如重构方案、性能优化成果
• 列出开源贡献或技术博客，体现技术影响力
• 补充LangChain、AutoGPT等Agent框架的实际使用经验
• 深入学习安卓Framework层源码，特别是系统服务和IPC
• 了解端侧模型量化、NPU编程（如Qualcomm Hexagon、MTK APU）

面试指南

• 对于系统设计类问题，采用“需求->约束->方案->权衡”的框架，先明确边界条件，再给出核心设计
• 对于优化类问题，从“数据->模型->系统”三层分析，逐层定位瓶颈，并给出可量化的改进措施
• 如何设计一个端侧Agent的memory模块？如何兼顾存储容量和检索速度？
• 如何实现Agent对安卓UI的理解和操作？关键安全措施有哪些？
• 在多Agent协作场景下，你会如何设计通信协议和任务分配机制？
• 如何优化端侧大模型的推理延迟？请从模型、框架、硬件层面说明
• 当需要同时运行多个Agent实例时，如何管理内存和调度？
• 复习LLM原理、RAG、Agent框架的工程实现，准备好自己之前的项目细节