已入职者复盘：Agent 不是一个岗位，是一类岗位
我一开始猛学 LangChain，投了一圈才发现各家要的东西天差地别——有偏模型应用的，有偏工程落地的，还有偏中台架构的。没搞清楚目标岗位的方向，准备的东西大概率跑偏。
建议先把 JD 拆开，看它到底要的是调 Prompt 的人，还是能设计稳定系统的人。
我面了好几场，几乎每家都问同一个场景：Agent 调了三个工具后开始死循环，异常处理写在哪？
第一次被问直接懵了，因为我的 demo 压根没考虑熔断和重试。面试官想听的是：
- 最大迭代次数设了没
- 工具调用失败怎么降级
- 上下文超长怎么裁剪
- Token 成本怎么控制
大厂要的不是会写 Agent 的人，是能控住 Agent 不失控的人。
都说要有项目，但没人告诉你 demo 和上线项目的差距有多大。我拿 RAG demo 去面，被问到"召回不准怎么监控、怎么评测"，直接卡住。
后来才明白，面试官全程盯着项目刨根问底，你真实做过什么、踩过什么坑，一问全暴露。企业要的是能讲清楚问题与解决方案的项目，不是框架堆砌的流水账。
别只盯大厂官网。国聘网、中智招聘上有不少国企和子公司的 Agent 岗，竞争小很多。面试前把目标公司 JD 拆清楚，偏算法还是偏工程，针对性准备效率高得多。
别只停留在 LangChain 线性链。现在更看重：
- LangGraph 的状态机编排
- MCP 工具协议
- 多智能体协作
- LangSmith / Langfuse 这类可观测性工具
RAG 也要进阶到 Query Rewriting、Hybrid Search、Rerank 的完整链路，光会调向量库不够。
