最近帮公司面了 10几个 AI Agent 开发岗位的候选人，我有一个挺扎心的感受：

很多人不是不努力，而是准备方向从一开始就偏了。

简历上看起来都挺唬人：
“精通 LangChain”“熟练使用 RAG”“掌握 Agent 开发”……

但真正一聊，能往下深挖的，真的不多。
说得直接一点，能聊透的，可能不到 20%。

所以今天不聊那些虚的，也不讲什么“未来趋势有多大”。
就讲讲我这段时间面下来，一个越来越明确的判断：

大多数候选人准备的东西，和面试官真正想看的，中间差得还挺远。

第一件事：边界处理能力，比你会多少框架更值钱

说实话，面试里我基本不会问你“LangChain 怎么用”。

因为这类问题太容易准备了，看看文档、跑跑 Demo，谁都能说两句。
但这类东西，本身没什么区分度。

我更想问的是：

如果你的 Agent 调外部工具失败了，你怎么处理？

大多数人第一反应都是：
“加个重试。”

那我会继续问：

如果重试三次还是失败呢？
如果工具返回的数据格式不对呢？
如果超时了，用户还在前面等着，你的 Agent 怎么响应？
如果这个工具是核心链路上的一环，挂了之后整个流程怎么办？

很多人到这里就开始卡了。

前几天就碰到一个候选人，简历上写着“精通 LangChain”。
结果一问到这种问题，他直接愣住了。后来他自己也说，这些东西平时没怎么想过，教程里也没讲。

但问题就在这。

教程教你的，基本都是成功路径。
教你怎么接 API，怎么把流程跑通，怎么在本地做出一个“看起来能用”的 Demo。

可一旦到了线上，很多时候你写的并不是“让它成功”的代码，
而是“它失败了怎么办”的代码。

甚至可以说，真正的线上系统里，很多精力都花在异常处理、降级兜底和稳定性保障上。

所以，如果一个候选人能这么回答，我会明显高看一眼：

“我一般会做三层兜底。
第一层是重试机制，比如带指数退避，避免把下游直接打崩；
第二层是降级方案，主工具不可用就切备用工具，或者直接返回缓存结果；
第三层是监控告警，连续失败就触发告警，必要时人工介入。”

你看，同样都是“会做 Agent”，差别其实很明显。
一个是能跑 Demo，
一个是能往线上放。

而企业要的，显然不是前者。

第二件事：一个项目讲透，比简历上堆五个项目更有用

还有一种简历，我现在一看就会下意识提高警惕。

就是上面写了四五个 Agent 项目：
客服 Agent、知识库 Agent、数据分析 Agent、代码审查 Agent……

不是说项目多一定不好。
但很多时候，项目一多，反而更容易暴露“每个都只做了个皮毛”。

所以我一般不会让候选人把所有项目都讲一遍。
我会随便挑一个，让他从头讲：

这个需求为什么要做？
当时怎么拆解的？
技术选型为什么这么选？
中间踩了什么坑？
最后效果怎么评估？

如果一个项目能讲 20 分钟、30 分钟还讲得很实，我基本能判断：这个东西大概率真是他自己做过、想过、扛过问题的。

如果两分钟就讲完了，基本就八九不离十了——大概率是跟着教程搭过，或者只是参与了一小段。

之前有个候选人，我印象特别深。
他简历上其实只写了一个项目：一个给律所做合同审查的 Agent。

项目不多，但他讲得特别扎实。

他能讲清楚为什么最后选 LangGraph 而不是 AutoGen，
因为这个场景更需要精细控制状态流转；

也能讲清楚召回率为什么从 65% 提到 82%，
具体做了什么优化，像重排序模型、混合检索这些都是怎么落下去的；

还讲了上线之后怎么处理幻觉，
不是一句“优化 Prompt”就带过，而是真的做了多层校验和规则约束。

最让我有感觉的是，他还整理了过去几个月的 bad case，
每条问题都标了原因、处理方式和后续优化动作。

这种候选人，其实不用包装太多。
你一听就知道，他是真的在项目里打过仗。

相反，也碰到过那种简历写了四五个项目的人。
你问客服 Agent 怎么做的，他说“用 Dify 搭了一下”；
问知识库 Agent 呢，他说“接了个向量数据库”。

每个项目都停留在“搭了一下”的层面。
没有技术判断，没有问题拆解，也没有结果复盘。

这种项目写再多，其实也很难加分。

所以如果你现在在准备简历，我反而建议：

别急着堆项目数量，先想办法把一个项目真正做深、讲透。

这件事的含金量，比你多写三个浅项目要高得多。

第三件事：有没有产品思维，决定你能不能往更高的位置走

这一点，很多做技术的同学一开始其实不太会主动想。

但我越来越觉得，Agent 工程师本质上不是单纯“写功能的人”，而是“用代码把产品做出来的人”。

你不能只关心这段代码能不能跑，
你还得关心：

这个 Agent 是给谁用的？
它解决的到底是什么问题？
用户为什么愿意持续用？
它做成什么样，才算真的“效果好”？

所以我面试的时候，也经常会问一个问题：

你这个 Agent 上线之后，怎么判断它做得好不好？

很多人的回答还是很标准：
“看准确率。”

准确率当然重要，但只看这个，其实远远不够。

你还要看用户是不是愿意继续用；
平均对话轮数是多少；
哪些场景用户一试就走；
有没有高频吐槽点；
bad case 都集中在哪些环节；
Prompt、检索、工具调用、交互设计，究竟是哪一层出了问题。

因为真实业务里，技术指标只是基础，业务结果才是最后要交的答卷。

如果一个候选人能主动讲到：

“我做了用户反馈收集机制，按周整理 bad case，持续调 Prompt 和检索策略，最后把满意度从 72% 提到 89%。”

那这个人给我的感觉就完全不一样了。

因为这说明他已经不是“你让我做什么我就做什么”的执行思路了，
而是会对结果负责，会盯体验，会盯迭代方向。

这种人，往往也更容易往高阶岗位走。

最后说点实在的

上面这三件事，几乎没有一件是教程会重点教你的。

教程最擅长的是教你怎么把一个东西跑通。
但企业真正要招的，往往不是“跑通的人”，而是：

能上线的人，能讲透的人，能对结果负责的人。

会调 API 的人很多。
会接框架的人也很多。
但能把 Agent 放进真实业务里，稳定跑起来，还能说清楚为什么这么设计、出了问题怎么兜底、效果怎么持续优化的人，还是少。

而这，恰恰就是差距所在。

如果你现在正在准备 Agent 方向的面试，先别急着去刷一堆八股，也别看到新概念就想全学。

你可以先问自己三个问题：

你的 Agent，是真的能上线，还是只能跑 Demo？
你的项目，是真的能讲透，还是只能停留在“我搭过”？
你有没有从产品结果去看过这个项目，而不只是把功能做完？

如果这三个问题你都能答得比较扎实，面试基本不会太差。
如果现在还答不上来也没关系，这不是天赋问题，更多是项目做得够不够深、复盘做得够不够细。

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