跨公司 Agent 岗位能力矩阵

更新时间：2026-09-11。矩阵来自本仓库公开面经样本，只表示公开样本中的倾向，不代表公司统一题库。

一、先按岗位分型

公司名称不是唯一维度。同一公司的 Agent 应用岗、算法岗和 Runtime 岗，题目差异可能比不同公司同类岗位更大。

岗位类型	核心产出	高频能力
Agent 应用/全栈	可交付业务应用	RAG、Tool、Workflow、接口、前端交互、评测
Agent 算法/后训练	模型或策略提升	SFT、DPO、GRPO、Reward、数据、推理
Runtime/Harness/Infra	稳定执行平台	状态机、队列、恢复、沙箱、Trace、Eval
Coding/GUI Agent	操作代码或界面	仓库理解、工具权限、环境状态、视觉定位、验证
企业 Agent 平台	多团队复用能力	多租户、Registry、模型网关、治理、成本、发布

二、公司能力矩阵

等级含义：高频、常见、补充。空白表示当前公开样本不足，不代表不考。

公司	岗位倾向	Agent/RAG	Runtime/Harness	后端工程	模型训练	安全治理	Coding/工具
字节跳动	应用、Coding、Infra	高频	高频	高频	常见	高频	高频
阿里/淘天	应用、算法、平台	高频	高频	高频	高频	高频	高频
蚂蚁	金融应用、算法	高频	常见	高频	高频	高频	常见
腾讯	应用、风控、Coding	高频	常见	高频	常见	高频	高频
美团	应用、平台工程	高频	常见	高频	补充	高频	常见
快手	应用、Data Agent	高频	常见	高频	常见	常见	高频
百度	搜索、RAG、模型应用	高频	补充	常见	高频	常见	常见
小红书	Agentic 全栈、推荐场景	高频	高频	高频	补充	常见	高频
京东	电商 Agent、搜索	高频	补充	高频	补充	常见	常见
华为	AI 软件、端云协同	常见	补充	高频	高频	高频	常见
OpenAI/Anthropic	Applied AI、研究工程	常见	高频	高频	高频	高频	高频

三、共同必备能力

所有岗位

• 能解释 Agent 与 Workflow 的边界；

• 有一个可运行项目；

• 能提供失败案例和评测证据；

• 能说明 Tool、Memory、Context 和权限；

• 保留 Python/Java/Go、数据库、并发和算法基础。

应用/全栈岗

优先准备：

1. RAG 数据管线和评测；

2. 流式输出；

3. 工具异常和降级；

4. 前后端状态同步；

5. 用户反馈和业务指标。

Runtime/Harness 岗

优先准备：

1. Task/Run/Event/Checkpoint；

2. 队列、Lease、幂等和恢复；

3. Sandbox 和 Policy；

4. Trace、Replay 和 Eval；

5. Shadow、Canary 和回滚。

算法/后训练岗

优先准备：

1. Transformer 和推理；

2. SFT、DPO、PPO、GRPO；

3. 多轮轨迹和 Reward；

4. vLLM/SGLang；

5. 数据质量和训练评测隔离。

四、按背景制定补齐路线

Java/Go 后端

优势：并发、数据库、消息队列、平台工程。需要补：模型调用、RAG、评测和 Prompt/Context。

Python/算法

优势：模型、数据和实验。需要补：服务治理、数据库、队列、权限、幂等和线上故障处理。

前端/全栈

优势：交互和交付。需要补：Agent 状态模型、后端可靠性、评测和安全。

应届生

不要假装有大规模生产经验，应重点展示：

• 可复现实验；

• 代码和测试；

• 失败分析；

• 对源码和论文的理解；

• 清晰的个人贡献边界。

五、投递前检查表

1. 目标岗位属于哪种类型？

2. JD 中出现的是模型训练、Agent 应用还是平台能力？

3. 项目是否与岗位类型匹配？

4. 能否提供代码、Demo、评测和失败证据？

5. 是否准备传统工程与算法基础？

6. 公司面经样本是否足够新、足够独立？

7. 哪些结论只是趋势，哪些有官方 JD 支撑？