今年 AI Agent 面试，已经开始考系统设计了
小白debug约 4 分钟今天想跟大家聊一个绕不开的话题：
AI 时代来了，软件工程师到底该怎么准备下一轮求职？
过去几年，我陆陆续续做过不少一对一面试辅导，也听过上百份面试录音做复盘，还帮一些同学改过简历、拆过项目表达。这里有一个变化，我印象非常深。
2025 年下半年，Java 岗位正在悄悄变化。过去靠高并发、高可用、性能优化打天下的后端经验，正在被 Agent 工程能力重新定义。越来越多企业开始招聘“懂 Agent 的 Java 工程师”。
一位社招同学在补充 Agent 项目经历后，从几乎没有面试机会，到一周获得多场面试，并成功拿下 Agent 方向 Offer。
这件事对我的刺激很大。这说明Agent 项目不再只是“锦上添花”的新概念，而是在一些岗位里变成了筛选入口。你没有，别人有，机会就会先流向别人。
所以当我看见极客时间的大明出了一门《AI Agent 系统设计面试现场》课程的时候，是很惊喜的。它不教你怎么写一个 Agent Demo，而是把 Agent 面试最常见的问题，一个一个拆开。
比如为什么 Agent 连"那个"都听不懂？为什么需要 RePlan？Context 怎么设计？RAG 怎样才能真正提高准确率？
如果最近准备 AI 面试，或者想把自己的 Agent 项目讲得更有说服力，这门课值得看看
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我不是制造焦虑，而是因为窗口期已经出现。你现在补 Agent 项目、补 Agent 表达、补 Agent 工程判断，还来得及。等大部分候选人都补上了，门槛就会继续抬高，难度也会越来越大。
这个课主要讲什么？
大明这个课的目标很实在，让你面对 Agent 相关岗位时，不再只会说“我用过大模型 API”，而是能讲清楚一个 Agent 系统从输入、计划、执行、上下文、检索、评估到反馈的完整链路。
整个专栏会按照 Agent 相关主题拆开，每个主题下面有几讲内容。每讲都会尽量抓住一个核心问题，不追求把所有边角料都铺满，而是优先讲最适合面试、最容易落到项目里的部分。
第一章：意图识别
Agent 的第一步并不是调用工具，而是理解用户真正想解决的问题。很多项目看似失败在执行环节，实际上根源在于一开始就没有准确理解目标。
第二章：计划与执行
这一部分将深入拆解 Agent 如何拆分任务、选择下一步行动、设计 Plan，以及如何在 TAO 循环中完成决策和执行。同时，也会讲解这些机制在面试中应该如何表达，避免停留在概念背诵。
第三章：上下文管理
课程将带大家理解窗口、记忆、用户画像、上下文压缩、历史摘要、细节召回等关键概念。它们背后的核心问题都是：什么信息应该在什么时间进入模型上下文。掌握这一点后，面对不断出现的新概念，也能快速理解其本质。
第四章：检索，不止 RAG
内容会覆盖 RAG 的核心原理，但不会局限于 RAG。真正需要解决的问题是：面对海量外部知识、历史状态和业务数据，Agent 如何准确找到当前最需要的信息，同时避免无效信息污染上下文。
第五章：评估与反馈
Agent 并非一次性脚本，而是一个需要持续优化的系统。课程将帮助大家理解如何设计评估指标、采集运行结果、判断 Agent 效果是否真正提升，而不是简单依据模型回答是否流畅来判断。
除此之外，课程还会结合真实项目案例，讲解项目包装与面试表达方法，帮助大家将已有项目讲得更完整、更有结构和价值。很多同学的问题并非没有项目经验，而是不知道如何把项目中的技术亮点有效呈现出来。
具体可以看详细的目录👇
最后我想说
我对今年的判断很直接：Agent 相关岗位还处在快速变化中。标准没有完全统一，很多公司自己也在摸索，面试官之间的理解差异也很大。
这对普通候选人来说反而是机会。因为在标准彻底稳定之前，一个结构完整、表达清楚、能体现工程判断的 Agent 项目，会比很多只堆概念的简历更有竞争力。
但你不能把这个机会理解成投机。真正危险的想法是：赌面试官不懂，所以我随便包装一个 demo 就能过。短期也许有人能靠这个拿到面试，但只要遇到懂行的人，几轮追问就会被打穿。
更靠谱的做法是：用面试倒逼学习。你不需要一开始就做一个完美的 Agent 系统，但你至少要讲清楚它解决什么问题、用了哪些组件、为什么这么设计、哪里可能失败、如何评估效果、下一步怎么迭代。
这也是这个专栏想帮你完成的事：不神化 Agent，也不贬低传统工程；不鼓励投机，但承认求职就是竞争。让你在有限时间内，把最能提升面试胜率的内容先补起来。
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