今天想跟大家聊一個繞不開的話題：
AI 時代來了，軟件工程師到底該怎么準備下一輪求職？
過去幾年，我陸陸續續做過不少一對一面試輔導，也聽過上百份面試錄音做復盤，還幫一些同學改過簡歷、拆過項目表達。這里有一個變化，我印象非常深。
2025 年下半年，Java 崗位正在悄悄變化。過去靠高并發、高可用、性能優化打天下的后端經驗，正在被 Agent 工程能力重新定義。越來越多企業開始招聘“懂 Agent 的 Java 工程師”。
一位社招同學在補充 Agent 項目經歷后，從幾乎沒有面試機會，到一周獲得多場面試，并成功拿下 Agent 方向 Offer。
這件事對我的刺激很大。這說明 Agent 項目不再只是“錦上添花”的新概念，而是在一些崗位里變成了篩選入口。你沒有，別人有，機會就會先流向別人。
所以當我看見極客時間的大明出了一門《AI Agent 系統設計面試現場》課程的時候，是很驚喜的。它不教你怎么寫一個 Agent Demo，而是把 Agent 面試最常見的問題，一個一個拆開。
比如為什么 Agent 連"那個"都聽不懂？為什么需要 RePlan？Context 怎么設計？RAG 怎樣才能真正提高準確率？
如果最近準備 AI 面試，或者想把自己的 Agent 項目講得更有說服力，這門課值得看看
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我不是制造焦慮，而是因為窗口期已經出現。你現在補 Agent 項目、補 Agent 表達、補 Agent 工程判斷，還來得及。等大部分候選人都補上了，門檻就會繼續抬高，難度也會越來越大。
大明這個課的目標很實在，讓你面對 Agent 相關崗位時，不再只會說“我用過大模型 API”，而是能講清楚一個 Agent 系統從輸入、計劃、執行、上下文、檢索、評估到反饋的完整鏈路。
整個專欄會按照 Agent 相關主題拆開，每個主題下面有幾講內容。每講都會盡量抓住一個核心問題，不追求把所有邊角料都鋪滿，而是優先講最適合面試、最容易落到項目里的部分。
第一章：意圖識別
Agent 的第一步并不是調用工具，而是理解用戶真正想解決的問題。很多項目看似失敗在執行環節，實際上根源在于一開始就沒有準確理解目標。
第二章：計劃與執行
這一部分將深入拆解 Agent 如何拆分任務、選擇下一步行動、設計 Plan，以及如何在 TAO 循環中完成決策和執行。同時，也會講解這些機制在面試中應該如何表達，避免停留在概念背誦。
第三章：上下文管理
課程將帶大家理解窗口、記憶、用戶畫像、上下文壓縮、歷史摘要、細節召回等關鍵概念。它們背后的核心問題都是：什么信息應該在什么時間進入模型上下文。掌握這一點后，面對不斷出現的新概念，也能快速理解其本質。
第四章：檢索，不止 RAG
內容會覆蓋 RAG 的核心原理，但不會局限于 RAG。真正需要解決的問題是：面對海量外部知識、歷史狀態和業務數據，Agent 如何準確找到當前最需要的信息，同時避免無效信息污染上下文。
第五章：評估與反饋
Agent 并非一次性腳本，而是一個需要持續優化的系統。課程將幫助大家理解如何設計評估指標、采集運行結果、判斷 Agent 效果是否真正提升，而不是簡單依據模型回答是否流暢來判斷。
除此之外，課程還會結合真實項目案例，講解項目包裝與面試表達方法，幫助大家將已有項目講得更完整、更有結構和價值。很多同學的問題并非沒有項目經驗，而是不知道如何把項目中的技術亮點有效呈現出來。
具體可以看詳細的目錄??
我對今年的判斷很直接：Agent 相關崗位還處在快速變化中。標準沒有完全統一，很多公司自己也在摸索，面試官之間的理解差異也很大。
這對普通候選人來說反而是機會。因為在標準徹底穩定之前，一個結構完整、表達清楚、能體現工程判斷的 Agent 項目，會比很多只堆概念的簡歷更有競爭力。
但你不能把這個機會理解成投機。真正危險的想法是：賭面試官不懂，所以我隨便包裝一個 demo 就能過。短期也許有人能靠這個拿到面試，但只要遇到懂行的人，幾輪追問就會被打穿。
更靠譜的做法是：用面試倒逼學習。你不需要一開始就做一個完美的 Agent 系統，但你至少要講清楚它解決什么問題、用了哪些組件、為什么這么設計、哪里可能失敗、如何評估效果、下一步怎么迭代。
這也是這個專欄想幫你完成的事：不神化 Agent，也不貶低傳統工程；不鼓勵投機，但承認求職就是競爭。讓你在有限時間內，把最能提升面試勝率的內容先補起來。
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