求职求助

做 Agent 开发，其实可投的岗位比想象中更广，不只是单一的“AI岗位”。最直接对口的是 AI应用开发工程师、大模型应用工程师 或 智能体开发工程师，这类岗位主要负责基于大模型做工具调用、任务编排、多轮对话等。如果你更偏工程落地，也可以投 后端开发工程师 或 平台开发工程师，很多公司在做 Agent 平台，本质还是服务端架构问题。此外，一些公司会把相关岗位叫做 AI产品工程师 或 解决方案工程师，更偏向把 Agent 技术应用到具体业务场景中，比如客服、自动化办公、数据分析等。

面试 Agent 相关岗位，别只背概念，面试官更看重落地思路。ReAct、CoT、工具调用这些基础要熟，但一定要结合项目讲：比如怎么设计思考链、怎么防止幻觉、任务卡壳时怎么重试。常见问题会让你现场设计一个数分 Agent、客服 Agent，重点考察任务拆解、工具选择、记忆机制、异常处理。回答时结构清晰：先定目标，再拆步骤，选工具，加反思循环。建议准备一个完整小项目，把流程讲透。心态上别慌，不懂就往自己熟悉的模块靠，真诚 + 逻辑远比死记高分。

我觉得目前最好用的 AI 编程工具是 OpenAI Codex。相比传统的代码补全工具，它更像一个“可以接任务的 AI 工程师”，不仅能写代码，还能理解项目结构、修复 Bug、生成测试，甚至直接参与完整的软件开发流程。在实际使用中，Codex 的优势主要体现在效率和完整性上。你只需要描述需求，它就可以从实现功能到调试优化一并完成，大幅减少重复劳动。同时，它支持在终端、编辑器和云端多种环境中使用，还能并行处理多个任务，让开发节奏明显加快。总体来说，Codex 已经不只是“辅助工具”，而是正在改变编程方式的生产力工具。对于开发者来说，用好它，本质上是在学会如何和一个高效的“AI搭档”协作。

有没有招后端实习的捞一捞我，可以转go/python