AI Agent 系统设计面试现场--极客时间课程推荐/优惠

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课程详情

你将获得：

意图识别、执行、上下文管理等高频考点详解；
20 + 源自一线实战的“奇诡” Agent 工程解法；
一套可复用的 Agent 面试话术模版 & 思维框架；
覆盖 Agent 设计全链路的“高定版”知识图谱。

课程介绍

今天，AI Agent 已经不再只是一个停留在概念层面的新鲜话题了。但到了面试现场，很多人的回答还是会卡在这几句话里：

我会做意图识别。
我会让 Agent 规划任务。
我用 RAG 做知识库。
我会加用户画像和反馈机制。

这些回答不能说错，但很难让面试官觉得你真正做过 Agent，更难体现你的系统设计能力。

因为 Agent 面试真正考察的，不是你知不知道这些名词，而是当一个真实问题摆在面前时，你能不能从混乱输入中识别意图，从复杂任务中拆出 Plan，从失败执行中定位根因，从上下文爆炸中保住关键信息，从检索与反馈中持续优化系统。

也就是说，面试官想听的不是“我用了什么技术”，而是“我为什么这么设计、遇到问题怎么判断、方案怎么迁移到另一个业务场景”。这就是这门课想解决的问题。

《AI Agent 系统设计面试现场》不是一门单纯讲 Agent 概念的课，也不是一份机械罗列八股题的面经。它会从大量 Agent 面试复盘和真实工程问题出发，带你把高频考点拆成一张可迁移的“Agent 面试作战地图”。

课程设计

课程会围绕 Agent 系统设计中的五条主线展开：意图识别、执行规划、上下文管理、智能检索、评估反馈。

在意图识别部分，我们会讨论用户表达不清、指代模糊、需求摇摆时，Agent 到底应该怎么理解用户，而不是简单回答“调用大模型分类”。
在执行规划部分，我们会拆解 Plan、Replan、TAO、ReAct 等机制，看看 Agent 为什么会选错工具、为什么失败点不等于根因点，以及一个复杂业务场景如何变成面试中的主线剧情。
在上下文管理部分，我们会解决一个很典型的问题：上下文不是塞得越多越好。你需要知道什么该放、什么该丢、压缩之后细节怎么找回来，长任务和长对话又该怎么管理。
在智能检索部分，我们不会只停留在 RAG，而是继续追问：Agent 怎么知道该查什么、去哪查、Chunk 粒度和召回精度怎么平衡、如何提升准确率和性能。
在评估反馈部分，我们会进一步讨论：如何判断用户喜不喜欢你的 Agent？如何让 Agent 知道自己错在哪？如何把一次失败变成下一次优化的依据？

学完这门课，你将获得：

一套覆盖 Agent 系统设计全链路的知识框架，能够把零散概念组织成可表达、可迁移、可落地的面试方案。
一批来自真实工程现场的 Agent 解法，包括意图识别、执行规划、上下文管理、智能检索、评估反馈中的典型问题与设计思路。
一套可复用的 Agent 面试话术模板，帮助你把“我做过一个 Agent 项目”讲成“我能设计一个可靠的 Agent 系统”。
一张高定版 Agent 知识图谱，帮助你在面试前快速串联考点、定位短板、组织表达。

这门课的目标很明确：让你在 Agent 面试现场，不再被问题牵着走，而是能从问题出发，主动搭建解法，讲出一套有主线、有判断、有迁移能力的 Agent 系统设计方案。

如果你手里已经有一个 Agent 项目，这门课会帮你把它讲得更专业、更有层次。如果你还没有完整项目，这门课会帮你理解，一个值得写进简历、也经得起追问的 Agent 项目，应该如何设计。

从问题到解法，从零散经验到系统表达，这一次，我们一起搭建属于你的 Agent 面试作战地图。

课程目录（更新中）

开篇词

开篇词｜百场面试录音复盘，我总结出一套 Agent 面经

第一章：意图识别

01｜用户输入规范化：为什么你的 Agent 连“那个”“最划算”都听不懂？
02｜三层意图识别机制：别再回答“调大模型判断”了，这才是面试官想听的
03｜提高准确率：意图识别的五类问题 & 解法
04｜意图识别面试攻略：简历和竞争力方案应该这么写

第二章：规划执行

05｜Agent 的 Plan 机制：好 Plan 必备的 5 要素（G4C）
06｜Replan（上）：计划赶不上变化？Agent 需要“随机应变”
07｜Replan（下）：失败点不等于根因点，回溯找对“病根”再下刀
08 | TAO & ReAct：走一步看一步，但是怎么走、怎么看？
09｜TAO 机制：为什么你的 Agent 总是“选错工具”？
10｜面试场景设计：一个复杂的业务场景，就是面试“主线剧情”

直播回放

直播回放｜如何准备 Agent 面试项目：从调用大模型到完整的 Agent 工程体系

加餐

加餐-简历篇 | 如何撰写 Agent 项目经历？
加餐-面试题｜一张图总结 Agent 面试要点

第三章：上下文管理

11｜Context Window = f(Context) Is All You Need！
12｜上下文窗口：怎么设计一个动态编排的 Context 策略？
13｜摘要/压缩之后，你怎么把细节找回来？
14｜用户画像（上）：你的 Agent 的杀手锏

作者介绍

邓明（大明），前大厂资深专家，AI 领域连续创业者，Apache Committer。同时他也是极客时间明星讲师，主讲《初级 Go 工程师训练营》《Go 实战训练营》《后端工程师的高阶面经》，学员超 16000 人。他做过中间件，也写过业务代码——既能站在框架设计者的角度讲透原理，也能站在业务研发者的角度讲清楚怎么用。长期在一线“造轮子”的经历，让他在文档编写、接口设计和代码落地方面都有非常扎实的功底。作为一线面试官，大明深谙面试的门道：面试官想听什么、怎么组织语言、如何引导话题，他都有独到的见解。他已累计辅导 50+ 学员成功进入大厂的 Agent 研发岗位，涵盖腾讯、字节和京东。他总结的面试方法论在他的多门课程中均有呈现，并已获得大量学习者的认可与验证。