为什么感觉秋招要结束了😅

很多人问入行Agent要学什么技术，最大的误区就是「所有技术全学一遍」，最后什么都只会一点皮毛。Agent赛道早就细分出了不同的岗位方向，不同岗位的技术栈、招聘要求天差地别，选错了方向，学了再多也没用。今天结合2026年金三银四的企业招聘需求，以及我自己在AI公司的从业经历，把Agent赛道的4大主流岗位，分别对应的必学技术、进阶技术、面试重点、落地要求全拆解清楚，不管你是校招应届生，还是转岗开发，都能精准对标，不做无用功。先给核心前提：Agent赛道的岗位，分为两大方向，四大细分岗位应用层方向（需求量最大，对本科生最友好，校招岗位占比超70%）：AI Agent应用开发岗、多智能体解决方案岗...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

1. 自我介绍，围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”，而是做大以后上下文会混杂，知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释，本质上就是不同任务类型，它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent，模型容易被无关上下文干扰，也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分：入口先做路由，再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时，如何判断当前应该调...