从去年年底开始我陆续收到好几拨朋友的咨询话题都出奇一致AI Agent岗位的面试怎么准备都感觉使不上劲。有的人框架文档背得滚瓜烂熟GitHub上也有实际项目简历投出去却石沉大海有的人好不容易进了面试发现问的问题完全不在API调用上答得狼狈。这事细想很有意思。翻翻招聘平台的JDAI Agent相关岗位比去年同期涨了不少可JD写得越来越“虚”——“负责Agent架构设计”“深入理解Agent运行逻辑”“具备多Agent协作经验”。把JD和热搜词对照着看会发现一个真相企业招人时嘴上写的是技能清单心里衡量的是“你能不能把我这个业务场景真正落成一套能跑的Agent系统”。这篇文章我就把自己分析AI Agent岗位用人意图的完整思路摊开讲结合招聘JD、热搜数据、实际面试题的拆解逻辑把“企业到底想招什么人”这件事说清楚。无论你是准备跳槽的候选人还是需要搭团队的技术管理者这套分析方法应该都能直接用。1. 这一轮AI Agent岗位热度凭什么说跟两年前不一样“技术成熟窗口AI Agent、大模型、多模态交互技术已具备量产落地条件”这句话最近频繁出现在各种行业报告里。它不是套话而是这轮招聘热的根本原因。两年前的大模型岗位招聘很多企业是“招个人来做技术储备”做出来的东西大概率停留在Demo阶段所以那时候JD里写的是“熟悉大模型API调用”“了解Prompt Engineering”就行。现在不一样。大模型推理能力上来了多模态交互能进生产环境了Agent从“单轮对话玩具”变成了“能调用工具完成多步任务的执行体”。企业开始认真算账这个Agent能替代多少人工客服能把多少条审批流程自动化能让研发效率提升多少算完账之后招聘需求就从“要一个懂AI的人”变成了“要一个能把Agent系统落地的人”。1.1 热搜词里的招聘信号比JD更早一步我习惯在分析用人需求之前先看一段时间的搜索热词变化因为热搜词往往比JD更早反映市场真实动作。这轮观察里有几个词特别值得玩味“ai agent 2026 发展趋势 预测”大量技术负责人在为明年后年的人才储备、技术选型做信息调研。这说明Agent不是短期热点而是被当作未来两到三年的基础技术方向。“ai agent学习”“ai agent教程”“ai agent如何搭建”学习需求持续上涨说明大量开发者正在从Web开发、Java后端、测试岗位往Agent方向转。转行的人多了竞争自然激烈企业筛选标准也会水涨船高。“ai agent 面试题”“ai agent面试题”这词搜索量上来了说明岗位供给确实在增加候选人开始认真准备面试。但也从侧面反映市面上的Agent岗位面试还没有统一标准大家心里都没底。“java ai agent”“springboot ai agent 客户端”这是很典型的企业级信号。Java系技术栈的Agent岗位需求起来了意味着传统行业、大型企业内部系统开始接入Agent能力不只有互联网公司在招。1.2 企业心态变了从“试试看”到“必须成”两年前招聘AI岗位企业心态是“试试看”失败成本是可控的所以面试时聊技术热情、聊对模型的了解程度就够了。现在心态变成了“必须成”因为很多Agent项目已经进入POC阶段甚至生产阶段招进来的人是要直接担指标的。用人意图的变化带来的筛选标准变化很直接过去看“你知不知道”现在看“你做没做过”。这里“做过”不是指跑通过官方Demo而是指处理过真实业务里的脏数据、接口超时、权限边界、成本控制这些问题。这正好解释了为什么很多简历亮眼的候选人面试却过不了——你的项目经历如果还停留在教程复现面试官一听就知道。2. 招聘JD里的高频技能词实际上是一门“翻译学”把热搜词和JD对照着看会发现很多JD里的技能要求写得很有迷惑性。表面看是在要求一项技术实际是在筛选另一种能力。我做了个简单对照把最近观察到的高频JD描述和真实用人意图对应起来完全可以直接拿来做简历优化的参考。JD里的高频词表面要求真实用人意图熟悉Java/Spring Boot有AI Agent开发经验会Java技术栈能把手上的Agent能力嵌进企业现有业务系统而不是从零搭一套新架构熟悉Agent运行逻辑理解ReAct/Plan-and-Execute了解框架原理遇到Agent行为不符合预期时能快速定位是规划错了还是工具调用错了具备多Agent协作经验做过复杂系统能处理多个Agent之间的状态同步、任务分配、冲突处理不是只会单机串行Demo熟悉知识库/RAG有Obsidian类工具使用经验会用知识库工具能把非结构化知识梳理成可检索、可召回、可评估的知识资产而不是只会接向量库关注Agent的可观测性与评测上过线、看过日志能回答“Agent这周跑得怎么样、哪里烂、为什么烂”这种运营问题了解Verilog/芯片设计流程会AI辅助设计跨领域知识能理解硬件设计流程里的Agent应用场景把LLM能力嵌到EDA工具链里2.1 “Java AI Agent”传统行业大规模入场的最明显信号很多人看到“java ai agent”和“springboot ai agent 客户端”这类热搜词会觉得奇怪AI Agent不是Python的天下吗但只要你跟传统企业打过交道就会明白这个信号的分量。绝大部分银行、券商、制造企业的核心业务系统都是Java系Spring Boot是事实标准。他们不可能为了一个Agent功能把整个技术栈翻掉所以真实需求是把Agent能力封装成Java后端能调用的服务或者是用Spring AI这类框架在现有Spring Boot工程里直接加Agent能力。这种岗位的用人意图很明确招一个既懂Java工程规范又理解Agent运行逻辑的“翻译官”能把大模型能力翻译成企业系统能消费的接口和流程。这类岗位对候选人最大的隐藏要求是工程规范事务怎么处理、日志怎么打、接口怎么鉴权、服务怎么降级。很多纯Python背景的Agent开发者在这类面试里挂掉往往不是因为不懂Agent而是因为没在企业级工程环境里待过。2.2 当Verilog出现在AI Agent的搜索词里“ai agent verilog代码”这个热搜词很有意思它代表AI Agent正在往硬件设计领域渗透。传统观点觉得写代码生成是软件工程师的事但芯片设计行业早就开始尝试用LLM辅助Verilog生成和验证。芯片公司对这种岗位的用人意图和对互联网公司完全不同。芯片公司要的不是“最懂Agent框架的人”而是“既懂硬件设计流程又有Agent落地能力的人”。你光会写A