Agent 开发岗全是先进去再说的（附入门三件套）
别被那些 JD 吓住，Agent 岗真没你想的高不可攀。这行最大的特点就是——没有统一标准。
同样叫 Agent 开发，A 公司可能就是调调 API 写写提示词，B 公司要搭多智能体系统，C 公司干脆是招自动化开发换了个 title。JD 上写的"精通 Agent 架构""熟练多智能体开发"，大半都是 HR 抄的，他们自己都说不清要招啥样的人。很多公司内部都还在摸索，招你进去就是一起踩坑一起迭代。
面试也一样，不爱问空理论，专揪落地细节：死循环怎么处理、上下文爆了怎么优化、工具调崩了怎么快速恢复。背八股文，不好使。
新手不用啃论文，搞定这三样就算入门：
- 工具调用——AI 怎么选工具、怎么传参、调失败了怎么重试。这是所有 Agent 能力的底座。
- 智能循环——Agent 接任务 → 思考 → 动手 → 看结果 → 再优化，整套闭环。这是 Agent 比 RAG 和普通问答更"智能"的根本。
- MCP 协议——2026 年工具接入的主流标准，地位类似当年的 REST API，现在是刚需。
能自己跑通一套完整的 Agent 流程（接任务 → 调工具 → 出结果），就算过关了。
- LangGraph 和 OpenAI Agents SDK，二选一吃透就行。面试官不考 API 背默，只问你能不能讲清楚设计逻辑和运行机制。
- FastAPI 和 Docker 是基本功，必须会。
- 想卷赢别人，重点搞这三个：沙箱隔离、记忆管理、Token 成本优化。大部分人都不会控成本，你懂，就赢了。
Manus、MetaGPT 这些高星项目，先跑通，然后故意搞破坏：
- 让它无限迭代，看看怎么死
- 塞脏数据，看怎么崩
- 丢超长任务，看上下文怎么爆
这几个场景全是面试高频题，你自己玩出来的经验，比背一百道八股文都管用。
求职别只搜"Agent"，顺手搜搜"智能体""LLM 应用"——很多公司挂的岗位名字不一样，活儿差不多，别漏了。
