最近帮几个老板面了不少AI Agent方向的候选人，发现一个有趣的现象：很多同学"第一印象"很好------简历光鲜、谈吐得体，一旦进入技术深挖环节，瞬间"原形毕露"。要么回答浮于表面，要么对实际工程落地毫无概念。
今天就用几个真实的面试对话案例，带大家避坑，顺便聊聊AI Agent工程师真正需要的能力。
误区1：把Agent开发简化成"调API+写Prompt"
- 个例典型回答：
"不就是用大模型的API，再写几个Prompt模板吗？"
这类候选人对Agent开发的认知还停留在"套壳ChatGPT"阶段。但如果实际开发过智能体就知道：Prompt工程只占10%工作量，剩下90%是系统设计、工具链搭建和效果调优。
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生产级的AI Agent：
- 需求拆解：明确业务场景的核心痛点（比如客服场景需要处理"多轮对话+知识查询"）
- 架构设计：选择合适的技术栈（是否要用RAG？是否需要多Agent协作？）
- 工程实现：集成工具链（向量数据库、记忆管理、评估系统）
- 持续优化：通过A/B测试、用户反馈迭代效果
在我看来：
"如果一个候选人张口闭口都是'调API'，基本可以判定没有真正的Agent落地经验。"
误区2：忽视业务场景，盲目追求"技术炫技"
- 个例典型回答：
"我负责把Agent功能做酷就行，业务逻辑让产品经理去管。"
AI Agent的核心价值是解决实际问题，而不是"炫技"。比如：
- 电商客服Agent的目标是减少人工介入，而不是"聊得天花乱坠但解决不了退货问题"
- 会议助手Agent的关键是准确提取任务并分配，而不是"生成一篇华丽的废话纪要"
生产级的AI Agent：
- 明确业务目标（比如"提升客服问题自主解决率"）
- 设计针对性方案（RAG处理知识查询、多Agent协作处理复杂流程）
- 数据验证效果（用A/B测试证明"问题解决率提升25%"）
在我看来：
"如果候选人只关心'模型效果'而不考虑业务适配性，大概率会在落地阶段踩坑。"
误区3：工具链只懂ChatGPT，不懂行业框架
- 个例典型回答：
"我就用过ChatGPT的聊天框......"
ChatGPT是入口，但不是AI Agent开发的全部。真正的工程落地需要掌握：
- 开发框架：LangChain（工作流编排）、AutoGen（多Agent协作）
- 数据管理：Pinecone/FAISS（向量检索）、PostgreSQL（结构化数据）
- 评估工具：LangSmith（监控Agent行为）、AutoEval（自动化评测）
- 部署能力：Gradio/Streamlit（快速Demo）、FastAPI（服务化部署）
生产级的AI Agent：
"在XX项目中，我用LangChain搭建了工作流，集成Pinecone存储商品知识库，并通过LangSmith监控Agent的决策链路，最终问题解决率提升25%。"
- 在我看来：
"只会调Chat Completion API的候选人，我们一般会给'待观察'评价。"
误区4：项目经验只有"复现GitHub教程"
- 个例典型回答：
"我跟着教程跑通过几个Demo......"
面试官真正想听的不是"你会跑代码"，而是：
- 是否真的理解业务需求？（为什么用Agent？解决了什么痛点？）
- 是否踩过工程化的坑？（如何优化API调用成本？怎么处理长时记忆？）
- 是否有数据验证效果？（是否提升了效率/准确率/用户体验？）
生产级的AI Agent：
"做过一个电商客服Agent，集成订单数据库和RAG知识库，支持退货政策查询+自动工单生成，上线后人工客服工作量减少30%。"
"用AutoGen搭建过会议决策助手，能自动总结讨论要点并分配待办事项，团队实测会议效率提升40%。"
- 在我看来：
"复现教程≠项目经验，我们更关注候选人是否具备'从0到1解决问题'的能力。"
误区5：过度依赖大模型，不考虑工程落地
- 个例典型回答：
"肯定选GPT-4啊，能力最强！"
实际业务中，大模型的两个致命问题：
- 成本高（GPT-4的API调用费用可能让项目直接亏本）
- 速度慢（用户能忍受3秒才回复的客服吗？）
权衡策略：
- 高频场景 （如客服）：中小模型（GPT-3.5/Claude Haiku）+ 精准Prompt优化 + 缓存机制
- 复杂场景 （如数据分析）：大模型（GPT-4）+ 减少非必要调用（比如先用规则过滤无效请求）
- 部署优化：模型蒸馏、量化、边缘计算降低成本
在我看来：
"如果候选人只会堆砌大模型，却没有成本意识，在实业界很难生存。"
总结：AI Agent工程师的核心能力
AI Agent工程师需要具备扎实的业务理解能力和工程实践素养，能够准确把握模糊需求并将其转化为可落地的Agent方案；熟悉行业工具链，具备工程权衡意识，能够在效果、成本和可行性之间找到最佳平衡点；拥有真实项目经验，独立完成过完整的问题解决流程（不限于项目规模），能够从实际案例中提炼方法论；同时具备数据驱动的优化思维，重视持续迭代和改进，而非一次性交付的短期成果。
给未来 AI Agent工程师的建议：
- 如果缺乏实战经验，可以用AutoGen/LangChain搭建小Demo，并优化出可量化的改进
- 面试时少说"调API"，多讲"为什么选这个方案""怎么验证效果"
- 提前研究目标公司的业务，面试时结合场景回答问题