从“会聊天”到“能干活”：一篇讲透 Agent 开发求职、实习与简历的文章
从“会聊天”到“能干活”：一篇讲透 Agent 开发求职、实习与简历的文章
“Agent（智能体）开发”这两年火得很快：朋友圈在晒 Demo、公司在招人、面试在加题，但很多人心里还是一团雾——到底什么算 Agent？实习在干什么？怎么找工作？简历怎么写才不虚？以及最现实的一句：怎么判断这份实习到底值不值？
这篇文章就用工程化视角把它讲清楚：Agent 不是玄学，而是一套“LLM + 工具 + 状态 + 评测 + 线上约束”的系统工程。会写 prompt 只是入场券；真正的竞争力来自你能不能把它做成“可用、可控、可评测、可迭代”的产品能力。
一、先把“Agent”翻译成人话：它到底是什么？
很多人对 Agent 的想象是：模型自己规划、自己思考、自己执行任务，像个“数字员工”。这个想象不算错，但落到工程上，你需要把它拆成几个明确模块：
- LLM（大模型）：负责理解、推理、生成文本或结构化指令
- 工具（Tools）：API、数据库、搜索、文件系统、第三方服务……Agent 之所以“能干活”，是因为它能调用工具
- 编排（Orchestration）：多步骤任务如何推进？什么时候问用户补信息？什么时候调用工具？什么时候停止？
- 状态/记忆（State/Memory）：任务进度、上下文、关键变量、长期偏好（如果需要）
- 评测与监控（Eval & Observability）：离线回归、线上指标、失败用例归因
- 安全与边界（Safety & Guardrails）：权限控制、写操作确认、敏感信息处理、合规输出
一句话总结：Agent 开发 = 把“会说话的模型”工程化成“能稳定交付任务的系统”。
二、怎么找 Agent 开发工作？先找到“招聘里真正的关键词”
现实很骨感：很多公司不会在 JD 里写“Agent”。它们会用更业务、更工程的词描述同一件事。你在招聘平台上可以重点搜这些方向：
- LLM 应用开发 / 大模型工程师 / AIGC 应用
- RAG（检索增强）/ 知识库问答 / 企业知识助手
- 对话系统 / 智能客服 / Copilot
- Tool Calling（工具调用）/ Workflow（工作流）/ Orchestration（编排）
- LLMOps / 评测体系 / 可观测性
还有一个更好用的技巧：用“业务场景词”反向搜岗位。因为很多团队是先有业务目标再找人，例如：
- 客服自动化、工单系统、销售助手、运营助手、BI 分析助手
- 合规审查、合同审核、内部知识检索、文档总结与问答
最后一个关键点：作品集比“我懂 Agent”这句话值钱得多。能跑的 Demo、清晰的 README、可复现的评测方式，往往能直接决定你能不能进入面试。
三、Agent 开发实习在做什么？一句话：把它“做成能上线的东西”
如果把 Agent 项目当成一条生产线，实习常见工作会落在下面四类（也是最能体现含金量的四类）。
1）工具调用与动作编排：让模型真正“能操作系统”
你会做的可能包括：
- 把内部 API 包成工具：查订单、建工单、查库存、发消息、拉取报表……
- 设计工具的输入输出 schema（参数规范），处理超时、重试、异常与幂等
- 设计多步任务流程：怎么规划、怎么纠错、什么时候停、什么时候追问
很多“看起来很聪明”的 Agent，真正的难点都在这里：多步任务如何不跑偏，以及跑偏了怎么拉回来。
2）RAG 与知识治理：让它“有依据地回答”
RAG 相关的实习内容通常包括：
- 文档清洗、切分、向量索引，构建检索管线
- Query 改写、多路召回、重排（rerank）
- 引用对齐与证据约束：减少“看似引用了其实胡说”的幻觉
你会发现：很多时候不是模型不够强，而是检索、证据和输出约束没做好。
3）评测体系：真正能拉开差距的“硬功夫”
优秀团队通常会把“评测”当作产品迭代的发动机。你可能会参与：
- 建离线测试集（黄金集、长尾集、对抗集）
- 指标设计：任务完成率、幻觉率、引用命中率、成本、延迟
- A/B 测试与线上日志分析：失败用例归因 → 迭代策略
这里有一个很真实的行业分水岭：没有评测的 Agent = 靠感觉迭代；有评测的 Agent = 工程化进化。
4）线上工程：稳定、可控、可观测、成本可接受
能上线的 Agent 一定会碰到这些：
- 缓存、并发、限流、降级（别让成本和延迟把产品掐死）
- 可观测性：工具失败率、超时率、token 成本、关键路径 tracing
- 权限与边界：写操作确认、敏感数据隔离、审计日志
这部分看似“不性感”，但面试官会非常在意，因为它决定了 Agent 能不能从 Demo 走向生产。
四、简历怎么写才不“虚”？把 Agent 写成“可验证的工程成果”
写 Agent 项目最怕三件事：描述空、指标空、方法不可复现。你应该把它写成一个标准工程项目：目标明确、方案清晰、结果可量化。
一个通用的写法结构是：
- 业务目标：解决什么问题？输入输出是什么？
- 技术方案：工具调用/RAG/编排方式/状态管理/安全策略
- 工程实现：如何落地、如何评测、如何上线、如何监控
- 量化结果：完成率、人工介入率、成本、延迟、正确率等
- 个人贡献：你负责哪块，做了哪些关键决策
你可以用这种“可直接套用”的简历 bullet 风格（把数字换成你真实测出来的）：
- 设计并实现 Tool-using Agent（function calling + 状态机编排），接入多类内部 API，实现业务流程闭环，任务完成率提升、人工介入率降低。
- 构建 RAG 管线（清洗/切分/多路召回+重排），加入引用对齐与证据约束，显著降低幻觉率并提升引用命中率。
- 搭建离线评测框架（黄金集 + 对抗集 + 回归测试），将迭代验证从人工抽查转为自动跑分与回归。
- 建立线上可观测性指标与日志归因流程，通过缓存与并发优化降低 token 成本、改善 P95 延迟。
没有线上数据也没关系，但你必须给出：你怎么评测、怎么对比、怎么复现。这比“我感觉效果更好了”强太多。
五、怎么判断一份 Agent 实习的好坏？看它有没有“工程闭环”
判断一份实习含金量，可以用一个朴素但有效的标准：你能不能学到“让系统更可靠”的方法。
好实习的信号
- 你做的东西会进真实产品或真实业务流程（不是一次性 Demo）
- 团队有评测文化：测试集、回归、指标、复盘
- 你能接触工具/API/日志/数据（能做定位、能做迭代）
- 有 code review 和工程规范（不需要完美，但得存在）
警惕这些“低成长”味道
- 每天只让你调 prompt，几乎不涉及工具链路和评测
- 需求永远变化，但没有任何指标定义“什么叫好”
- 出问题全靠玄学：“模型就这样”“再换个 prompt 试试”
- 不让你看日志、不让你碰链路，你永远不知道用户怎么失败
一句话：能训练你“从失败用例到系统改进”的实习更值钱。
六、一个最能打的入门作品集：SQL 数据分析 Agent（做完就能投）
如果你想快速做出一个“简历能写、面试能讲、工程闭环完整”的 Agent 项目，推荐这个方向：SQL 数据分析 Agent。
它的目标很清晰：用户用自然语言提问，Agent 自动完成从澄清需求到查询数据再到生成结论的完整链路：
- 追问缺失信息（时间范围、渠道口径、指标定义）
- 生成 SQL（只读权限）
- 执行查询拿到结果
- 输出分析结论与可复现步骤（最好能带引用：用到哪些表/字段）
- 离线评测：准备问题—标准 SQL—标准结论，对比执行结果一致性
这个项目天然覆盖了面试最爱看的点：工具调用、权限控制、编排、评测体系、可观测性与成本控制。做完它，你基本就有了一个“像样的 Agent 工程”底盘。
结语：Agent 开发的本质，是把“聪明”做成“可靠”
Agent 的魅力在于它看起来像魔法，但它的价值来自反魔法：你用工程方法把不稳定的生成能力变成稳定的交付能力。
当你能清楚说明：系统为什么会失败、失败怎么定位、改哪一段能提升指标、如何控制成本与风险——你就已经从“会用大模型”跨进了“能做大模型产品”的圈子。
这条路不靠神秘感，靠闭环：工具 → 编排 → 评测 → 线上约束 → 迭代。把闭环做出来，你的简历就会自己说话。
