Agent相关岗位

当下 AI Agent 赛道爆发式崛起,岗位方向细分且覆盖面极广,零基础、后端、算法、应用开发都能切入,适配不同技术背景的开发者。
首先是AI Agent 后端开发,也是后端程序员最适配的方向,基于 Java/Go/Python 搭建 Agent 服务底座,负责智能体调度、工具调用编排、记忆模块开发、向量数据库对接、多 Agent 协同架构设计,结合 RAG、函数调用、任务拆解能力,搭建企业级智能应用。
其次是Agent 应用开发,偏向落地实践,聚焦垂直场景定制开发,比如办公 Agent、客服 Agent、运维 Agent、企业数字化智能助手,整合大模型 API、第三方工具插件、业务系统接口,快速实现轻量化智能体落地,入门门槛低,就业需求大。
还有Agent 算法工程师,侧重底层能力优化,负责提示词工程、智能体规划决策算法、多轮对话记忆优化、长文本上下文管理、Agent 行为微调,结合强化学习、思维链优化,提升智能体自主推理和复杂任务处理能力。

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#想做Agent可以做哪些岗位?#
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05-04 07:35
门头沟学院 Java
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05-07 01:30
门头沟学院 Java
整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题一.实习拷打二.项目12.1 现在有了Claude Code,为什么还要去重复的做一个类似的项目呢?2.2 这个项目和Claude Code相比,核心差异是什么?有什么比他做的好,什么不如他?2.3 分层上下文管理,每一层管的是什么?2.4 摘要生成器使用什么模型做的?这个摘要质量要如何保证?2.5 有没有尝试一下关于subagent的探索?启动多个agent的作用是什么?2.6 主agent和子agent的通信是怎么实现的?2.7 有没有遇到过agent陷入死循环的情况?有什么解决方案?三.项目23.1 GRPO和PPO的区别?3.2 KL散度,具体是怎么加入的?这个值太大或者太小有什么问题?3.3 Qlora的rank怎么设置的?3.4 训练参数是怎么选的?有没有调参测试?3.5 lora和qlora的区别是什么?3.6 量化之后对训练的效果影响是怎么样的?3.7 梯度检查点的原理。它对训练速度大概减缓多少?四.随机提问4.1 平时用过哪些Ai agent的工具?4.2 你觉得Ai工具,最大的帮助场景是什么?4.3 有没有遇到过Ai应用或者工具无法解决的场景?4.4 平时写的代码或者实习写的代码有多少是Ai生成的?4.5 openclaw有没有实际使用过?有没有做相关的了解?比如它的架构设计上的优势是什么?4.6 你觉得类似于openclaw或者Claude code,它现在还有哪些地方是可以改进的?4.7 Claude code源码泄露,有没有去了解它,有什么比较创新的东西?4.8 从开发者的角度,做agent最难的部分是什么?4.9 自己做agent的时候,踩过最大的坑是什么?4.10 一个好的prompt和一个差的prompt的区别?4.11 除了Qwen3VL,还有没有使用过其他的多模态大模型?4.12 有没有了解一些端侧部署的模型?
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