今天分享一份大疆 AI Agent 开发岗的面试实录。整场面试节奏偏工程实战，既考 Agent 系统设计，也没放过 Java 后端与数据库的底层功底，属于典型的"全栈 + 大模型"复合考察。

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这段时间有很多做前端和全栈的朋友私信我：“大伟，想转 AI Agent 开发，学了两个月还是只会调 API 接口，简历上的项目栏到底怎么写？”

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做 Agent 或 RAG 到一定阶段，绕不开一个问题：生成结果好不好，谁来判？人工标注贵又慢，BLEU、ROUGE 这类字面匹配又抓不住语义与推理质量。

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最近这两年，AI大模型火得一塌糊涂。ChatGPT火了之后，整个后端圈都开始有点慌了——Java程序员们一边刷着招聘网站，一边心里犯嘀咕：“我是不是也得学点AI？不然这饭碗还能保多久？”

面试里这道题常被问：既然向量检索已经能召回，为什么还要 rerank？它到底解决什么、又是怎么做的？核心答案就一句：用"召回 + 精排"两阶段，把粗筛的量和精排的准分开做。

前端转 AI Agent是门槛最低、适配度最高、薪资涨幅最可观的转型路线 —— 我们天生懂用户交互、懂工程化、懂前端可视化界面，刚好补齐纯算法工程师缺失的落地能力。

前端工程师离 AI Agent 工程师，往往只差一层 能力抽象 和 工程化思维 的扩展。本文梳理一条可落地的转型路径，帮你把已有优势转化为新赛道上的竞争力。