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Q1：企业内部落地 Agent，你最先关⼼哪三个⾮功能需求？答案：安全与合规（权限、审计）、可控性（⼈在回路、⼯具⽩名单）、可观测性（轨迹、指标、回放）。Q2：客服场景如何降低幻觉？答案：强 RAG 溯源、禁⽌⽆引⽤断⾔、模板化答复、未知则转⼈⼯。Q3：怎么评估⼀个 Agent 的好坏？答案：分层评估：任务成功率、平均步数/成本、⼯具错误率、⽤户满意度、安全事件数；基准可包括静态数据集 + 仿真环境 + 线上 A/B。Q4：Agent 的最⼤⻛险是什么？答案：复合错误与权限滥⽤——单步⼩错在多步放⼤，或⼯具被诱导执⾏⾼危操作；因此必须 最⼩权限 + 强审计 + ⼈在回路。Q5：如何防⽌ Pro...

做 Agent 开发，其实可投的岗位比想象中更广，不只是单一的“AI岗位”。最直接对口的是 AI应用开发工程师、大模型应用工程师 或 智能体开发工程师，这类岗位主要负责基于大模型做工具调用、任务编排、多轮对话等。如果你更偏工程落地，也可以投 后端开发工程师 或 平台开发工程师，很多公司在做 Agent 平台，本质还是服务端架构问题。此外，一些公司会把相关岗位叫做 AI产品工程师 或 解决方案工程师，更偏向把 Agent 技术应用到具体业务场景中，比如客服、自动化办公、数据分析等。