面试官问：Agent 项目经历该怎么写进简历？
面试时，很多人会被问到一个问题：
“你在 Agent 项目里具体做了什么？是 Prompt 写手，还是负责系统设计？”
这个问题的本质，是面试官想判断你是否真正理解了 Agent 的决策逻辑与多工具工作流设计，而不是只会堆关键词。
今天这篇内容，就从实战角度，把“Agent 简历的写法”讲透，尤其是如何让面试官在三秒钟内看到你在 Agent 架构中的核心贡献。
unsetunset一、观点：写 Agent 项目，核心不是模型，而是“模型如何调用工具”unsetunset
很多人在简历中写 Agent 项目时，喜欢写成这样：
参与构建智能客服 Agent，使用大语言模型提升问答准确率。
这种描述太笼统。真正能体现工程思考的 Agent 简历，应该突出两点：
- 模型如何自主决策调用工具（Tool）。
- 你如何设计了整个工作流（Workflow）与控制策略（Controller）。
换句话说，面试官想看到的不是“我用了 ReAct 框架”，而是“我让模型在什么情况下调用哪个工具、怎么调用、怎么保证合规与可控”。
unsetunset二、Agent 设计的四大关键要素（简历的技术主线）unsetunset
Agent 的核心，其实可以拆成四个关键词：工具定义、控制策略、决策逻辑、监控与反馈。
在简历里把这四个点讲清楚，基本就能立得住。
1. 工具定义（Tool Definition）
核心要写：你定义了哪些工具、解决了什么问题。
示例描述：
- 设计并实现保险知识库检索、金融行情搜索、保费计算、合规审查等 4 大工具；
- 明确输入输出规范（JSON 格式），支持模型在生成时插入工具调用指令；
- 工具层通过接口适配层（Adapter）统一调度，支持后续扩展新功能。
这一部分重点不在“工具有多少”，而在工具之间的边界定义是否合理。
如果你的工具系统是结构化、可扩展的，那就比“写了一个检索工具”更有含金量。
2. 控制策略（Controller / Orchestrator）
控制模块是 Agent 的大脑。
简历中可以强调你如何设计了一个 “Tool Manager” 或 “Router”，用于在不同上下文中动态选择工具。
比如这样写：
负责实现 Tool Router 模块，根据对话上下文自动选择工具调用路径；支持 ReAct、Plan-Execute 等多种调用范式，提升任务完成率。
更深入一点，可以写出你如何让模型在“思考”与“执行”之间循环：
在控制层引入 Plan-Act 机制，让模型先生成任务计划（plan），再根据上下文动态调用外部工具执行。
这种描述能体现你不仅理解框架，更懂得“LLM 决策与工具调度的结合”。
3. 决策逻辑（Decision Making）
这是简历里最该展开写的部分。
它展示了你让模型自己“想”并“选”的能力。
一般有两种逻辑：
规则驱动 + 语言推理结合
- 规则触发：基于关键词或意图分类，如“保费试算” → 调用 PremiumCalculator；
- 模型推理：基于 Chain-of-Thought，让模型在思考中决定是否调用工具；
- 结合策略：当用户输入触发规则但模型未识别时，由系统强制执行调用，确保稳健。
简历中可以这样写：
设计了“关键词触发 + LLM 推理”结合的工具决策机制，确保高风险场景（如金融建议）强制触发合规检查。
多轮决策
一个强 Agent 的标志是多轮工具调用。
你可以用一句话概括这个流程：
支持模型在一轮对话中多次调用工具（检索 → 计算 → 合规审查），并基于结果动态更新 Memory。
这能让面试官一眼看出你理解多步推理与上下文共享。
4. 监控与反馈（Monitoring & Feedback）
最后这部分，体现你对“生产级 Agent”的思考。
亮点写法：
- 设计 Memory 模块记录工具调用日志，支持上下文回溯；
- 引入 Reflection 模块，对生成回答进行自我审查；
- 对各类工具调用采集指标（次数、耗时、成功率）并用于 A/B 测试。
这样的描述表明你做的不只是 Demo，而是一个可监控、可复盘的系统。
unsetunset三、工作流编排：让 LLM 真正“动起来”unsetunset
在简历中写工作流，不能只写“用了 ReAct”，要写清楚思考–行动–观察–再思考的过程。
一个标准的 Agent 工作流可以用下面这个逻辑概括：
- 接收用户请求 → 提取关键信息。
- 模型思考（Reason） → 判断缺失信息，决定下一步行动。
- 调用工具（Act） → 执行检索、计算或审查。
- 观察结果（Observe） → 分析工具输出，更新推理链。
- 再次思考（Reflect） → 判断是否需要更多工具支持。
- 生成答案（Respond） → 输出最终回复并存储上下文。
如果想让简历更具技术含量，可以写成：
设计 ReAct 流程：模型基于上下文生成思考链（CoT），动态决定调用检索、计算、审查等工具； 实现思考-行动-观察-再思考闭环，提升任务可解释性与完成率。
这种写法兼顾逻辑性与工程实感。
unsetunset四、项目案例：多模态保险销售 Agent（示例写法）unsetunset
下面是一段完整的简历示例，展示如何写一个能打动面试官的 Agent 项目。
项目名称：多模态保险销售 Agent
项目背景： 为保险销售场景构建智能对话系统，让模型可根据对话内容动态调用检索、计算与审查类工具，实现保险咨询与推荐自动化。
核心工作：
- 多工具定义与接口设计
- 设计并实现 4 大功能工具：InsuranceKBTool、FinanceDataTool、PremiumCalculator、ComplianceChecker；
- 统一接口输入输出结构（JSON 格式），支持 LLM 在生成内容时嵌入工具调用指令；
- 工具层通过 Adapter 模式封装，便于快速接入第三方 API。
- ReAct 决策工作流改造
- 构建 ReAct（Reason + Act）循环机制，让模型先生成思考（CoT），再按需调用外部工具；
- Memory 模块记录上下文与调用结果，实现跨轮对话状态共享与隐私脱敏。
- Reflection 合规审查机制
- 在回答阶段集成 ComplianceChecker，对内容做合规自检与打分；
- 当检测出违规话术时自动触发自我修正或人工复核流程，减少“擦边”风险。
- Tool Router 决策逻辑
-
提到“保费计算”时自动调用 PremiumCalculator；
-
当模型识别条款缺失信息时触发 InsuranceKBTool 检索；
-
若检测到“高收益理财”等敏感表达，则强制调用合规检查工具。
-
设计关键词触发 + 模型推理结合的路由策略：
-
实现模型推理与系统规则双重保障。
量化成果：
- 工具调用准确率提升至 92%，任务完成率提升 30%；
- 合规违规率下降 65%，响应时间优化 40%；
- 系统支持多模态输入（文本+语音），对话流畅度显著提升。
unsetunset五、面试官视角：他们在听什么？unsetunset
当简历里写到 “Agent 项目” 时，面试官往往会追问：
| 追问 | 他们想确认的能力 |
|---|---|
| 你定义了哪些工具？ | 你是否理解工具层抽象与接口边界。 |
| 模型是怎么知道该调用哪个工具的？ | 你是否理解决策逻辑（ReAct/Plan-Execute）。 |
| 工具调用失败怎么办？ | 你是否考虑过工程鲁棒性与容错机制。 |
| 如何保证内容合规？ | 你是否理解安全与监管约束。 |
推荐答法模板：
我主要负责 Agent 的工具体系与工作流设计。
工具层抽象成统一接口（JSON 输入输出），控制层通过 ReAct 流程让模型自主判断何时调用。
为保证稳定与合规，设计了 Tool Router 与合规自检模块，并在生产中通过日志监控与指标统计优化效果。
unsetunset六、结语unsetunset
写 Agent 项目的简历，不是堆名词，而是讲逻辑。
最打动人的描述，往往来自一句朴素的话：
“我让模型在复杂场景下，能自己判断该用哪个工具、怎么用、什么时候停。”
技术的底气，不在于掌握多少框架，而在于能讲清楚“为什么这么设计”。
这些内容，正是我们在大模型训练营项目里每天都在打磨的能力：从能跑 Demo，到能讲逻辑、能进面试、能上生产。
unsetunset最后说一句unsetunset
这段时间，我陆续写了二十几篇关于 RAG（检索增强生成）的面试答题文章。
很多同学说，看完之后不仅知道“怎么答”，还知道“为什么这么答”，甚至能把思路直接用到自己的项目里。
其实，这些文章并不是凭空写出来的，也不是简单整理网络资料，而是来自我在【AI大模型教程】里的真实项目沉淀。
训练营里有多个从零到落地的实战项目。
1、企业培训问答 Agent（含多轮理解与记忆模块）
2、金融研报 RAG 系统（混合检索、重排序、多模态解析）
3、行业深研助手 DeepResearch（实时检索 + 知识沉淀链路）
4、深学 AI 学习助手（上下文结构化与生成链路可解释）
这些实战项目不是“照着文档做一遍”那种，而是会带着同学一步步拆逻辑、跑代码、调权重、对指标，最终能说清楚“为什么这么设计、哪里容易踩坑、怎么迭代优化”。
这些内容最终沉淀成训练营内部的体系化笔记、方法论文档、Badcase 修复记录和面试表达模板，而我近期写的那一系列文章，就是从这些文档中衍生出来的。
所以你会看到：
不是只讲概念，而是讲落地。
不是只讲方案，而是讲取舍。
不是只讲原理，而是告诉你面试官到底在听什么。
如果你正在准备【AI大模型教程】方向的求职，或希望真正把 RAG 从“知道”变成“能做、能讲、能复盘”，那【AI大模型教程】可能会非常适合你。
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