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# AI Agent Engineer Handbook · AI Agent 工程师手册 中文 AI Agent / LLM 应用工程师的一站式手册：先建立 **Prompt → Context → Agent → Harness** 四层工程坐标，再落到真实 JD 与面试题库。 > **English:** A Chinese-primary handbook for engineers who design, ship, or interview for production LLM agent systems — four engineering layers, real job descriptions, and a question bank. [Short English guide](./README.en.md) [](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/stargazers) [](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/forks) [](./LICENSE) [](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/commits/main) [](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/) **适合谁**：在 AI Agent / LLM 应用方向求职、转型或带队的工程师；招聘方校准岗位；面试官按层出题。 **怎么读**：在线门户、仓库里的 Markdown，或本地 HTML。步骤见 [如何阅读](#如何阅读)。 **最近更新**：正文最近实质性更新：2026-05-31（此后仅 2026-09-21 增补一处网关参考） · 仓库元数据/门户：2026-10-23 · **作者**：[harrisliangsu](https://github.com/harrisliangsu) · **License**：[MIT](./LICENSE) **支持 / Sponsor**：[爱发电](https://afdian.com/a/sharkchiligaga) 关键词：AI Agent、LLM、RAG、prompt engineering、context engineering、harness engineering、MCP、面试、handbook、中文。 GitHub Topics（仓库已设置，此处只作索引）：`agent` · `ai-agent` · `anthropic` · `awesome` · `career` · `chinese` · `context-engineering` · `handbook` · `interview` · `interview-prep` · `llm` · `mcp` · `openai` · `prompt-engineering` · `rag` ## 目录 - [在线阅读](#在线阅读) - [仓库结构](#仓库结构) - [第一部分：四层工程](#第一部分llm-应用工程的四层演进知识体系) - [第二部分：求职实战](#第二部分求职实战jd--面试题) - [推荐学习路径](#推荐学习路径) - [如何阅读](#如何阅读) - [译文与知识图谱](#译文与知识图谱) - [工作流声明](#工作流声明) - [社区](#社区) - [License](#license) --- ## 在线阅读 不用 clone，用浏览器打开手册站点： **https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/** 门户文件在仓库根目录（`index.html`）。在 GitHub **Settings → Pages** 里选择分支 `main`、目录 `/ (root)` 后，这个地址就会生效。`.nojekyll` 让现有 HTML 原样发布，不经 Jekyll。 | 想先看什么 | 网页 | |---|---| | 门户（四层 + 面试 + 译文入口） | [首页](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/) | | 提示词工程 | [prompt-engineering.html](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/engineering-foundations/html/prompt-engineering.html) | | 上下文工程 / RAG | [context-engineering.html](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/engineering-foundations/html/context-engineering.html) | | Agent 工程 | [agent-engineering.html](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/engineering-foundations/html/agent-engineering.html) | | 驾驭工程 | [harness-engineering.html](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/engineering-foundations/html/harness-engineering.html) | | JD 拆解 | [jd-requirements.html](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/interview-prep/html/jd-requirements.html) | | 面试题 | [interview-questions.html](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/interview-prep/html/interview-questions.html) | | 全景知识图谱（复习地图） | [knowledge-map.html](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/knowledge-map.html) | 首页是站点门户，用来进入各章。全景知识图谱是另一页复习地图，把四层、题库、译文和术语串成一张图，不是门户的替代页。 站点从仓库**根目录**发布。章节 HTML 仍在原来的 `html/` 目录，本地双击或 `python3 -m http.server` 的读法不变。根目录的 `.nojekyll` 让 Pages 按原文件提供这些手写 HTML，而不再走 Jekyll。 --- ## 仓库结构 ``` ai-agent-engineer-handbook/ ├── engineering-foundations/ ← 知识：LLM 应用工程的四层演进 │ ├── prompt-engineering.md # 提示词工程 │ ├── context-engineering.md # 上下文工程 │ ├── agent-engineering.md # Agent 工程 │ ├── harness-engineering.md # 驾驭工程 │ ├── overview.md # 综述（v1 合并版，历史保留） │ ├── README.md # 系列阅读指南 │ ├── sources.jsonl # 全部一手来源清单 │ └── html/ # 渲染后的网页版（含左侧 TOC + 章节切换） │ ├── interview-prep/ ← 实战：求职 JD + 面试题 │ ├── jd-requirements.md # AI Agent 岗位 JD 要求研究（中外大厂真实 JD 拆解） │ ├── interview-questions.md # 面试题与答案（A–K） │ └── html/ # 渲染后的网页版 │ ├── translations/ ← 经典文章中译（非官方，以原文为准） │ ├── building-effective-agents.md │ ├── multi-agent-research-system.md │ ├── effective-harnesses-for-long-running-agents.md │ ├── openai-harness-engineering.md │ └── html/ │ ├── knowledge-map.md ← 全景复习地图（另有 knowledge-map.html） ├── index.html ← GitHub Pages 门户 └── README.en.md ← 英文短导览 ``` --- ## 第一部分：LLM 应用工程的四层演进（知识体系） 按"prompt → context → agent → harness"四层抽象组织，每层一篇深度长文，配综述。 | 章节 | 内容要点 | 字数 | |---|---|---| | **01 提示词工程** | Transformer / 训练栈 / 解码 / CoT / ReAct / 自动化 prompt 优化 / 评估 / OWASP Top 10 | ~64 KB | | **02 上下文工程** | RAG 全栈 / RULER 长上下文真相 / 记忆系统（MemGPT / mem0 / Letta / Zep）/ MCP 协议 | ~81 KB | | **03 Agent 工程** | Agent 范式演进 / Anthropic 6 大 patterns / 10 框架对比 / 5 协作模式 / 真实事故合集 / 安全权限 | ~90 KB | | **04 驾驭工程** | Hashimoto harness 工程命名 / 两条法则（强约束 + 自愈循环）+ 四大支柱 / 成熟度模型 L0-L4 / 熵管理 | ~134 KB | | **overview** | v1 合并版（保留作历史参考） | ~73 KB | **入口**：从 [`engineering-foundations/README.md`](./engineering-foundations/README.md) 开始；HTML 版本在 [`engineering-foundations/html/`](./engineering-foundations/html/) 下打开 `prompt-engineering.html` 即可（左侧浮动 TOC + 顶部章节切换）。 ### 系列特点 - **一手来源密度高**：每个论断尽量带 ≥2 个独立来源，bibliography 50+ 条核心参考 - **承认局限**：04 章公开订正过"七大组件"这种合成框架命名，改用业界有出处的"两条法则 + 四大支柱" - **驾驭工程是重点**：完整复刻 Hashimoto / OpenAI / Anthropic / Augment Code 等一手原文 verbatim 引用 --- ## 第二部分：求职实战（JD + 面试题） ### 02-1 AI Agent 岗位 JD 要求研究（[`jd-requirements.md`](./interview-prep/jd-requirements.md)） - **中国市场**：字节豆包 / 阿里通义 / 腾讯混元 / 月之暗面 Kimi / 智谱 GLM / DeepSeek / MiniMax / 阶跃星辰 / 蚂蚁 AI Force ……14 条带原文 verbatim 的真实 JD 摘录 - **北美 / 欧洲市场**：Anthropic / OpenAI / Google DeepMind / Glean / Vercel / Replit / Sierra / Cognition (Devin) / Cursor / Mistral / Harvey / Perplexity ……8 条完整 JD + 薪资带 - **高频考察点 Top 20** + **岗位变种 7+6 类区分** + **海外/中国对比观察** - **薪资数据**：从应届 SSP 到资深架构师，按地点和级别分级 - **来源**：BOSS 直聘 / 拉勾 / 51job / 智联 / 牛客 / V2EX / 猎聘 / Greenhouse / Ashby / Glassdoor / Levels.fyi / Hacker News / LangChain ecosystem analysis 等 45+ 来源 ### 02-2 面试题与答案（[`interview-questions.md`](./interview-prep/interview-questions.md)） **92 道题，11 大分类（A–K）**。每题：⭐ 难度分级 + 200–500 字技术答案 + 一手论文或官方文档 URL。下表难度按题目标题里的星级统计（A11 与 K 章是后加入的，总题数已不是早期的 86 / 10 类）。 | 分类 | 题数 | 难度分布 | 重点 | |---|---|---|---| | **A. LLM 基础** | 11 | 2⭐ 7⭐⭐ 2⭐⭐⭐ | Transformer / RoPE / KV cache / 长上下文 / 推理优化 / Prefill-Decode | | **B. 训练 / 微调** | 10 | 2⭐ 6⭐⭐ 2⭐⭐⭐ | SFT / DPO / GRPO / LoRA / R1 涌现 | | **C. 提示词工程** | 9 | 2⭐ 6⭐⭐ 1⭐⭐⭐ | CoT / Self-Consistency / ReAct / 自动 prompt 优化 | | **D. RAG** | 10 | 1⭐ 6⭐⭐ 3⭐⭐⭐ | Hybrid / Reranker / GraphRAG / Self-RAG / RAGAS | | **E. Agent** | 12 | 0⭐ 3⭐⭐ 9⭐⭐⭐ | **核心**：6 patterns / 多 agent / 失败模式 / harness | | **F. Memory** | 8 | 1⭐ 5⭐⭐ 2⭐⭐⭐ | MemGPT / mem0 / progress 文件 / memory corruption | | **G. 系统设计** | 8 | 0⭐ 2⭐⭐ 6⭐⭐⭐ | 客服 / coding / 搜索 / LLM 网关 / 高并发 / 成本 / 沙箱 | | **H. 评估** | 6 | 0⭐ 2⭐⭐ 4⭐⭐⭐ | judge bias / pairwise / benchmark hack / 漂移 | | **I. 安全 / 护栏** | 6 | 0⭐ 2⭐⭐ 4⭐⭐⭐ | OWASP / Prompt Injection / NeMo Guardrails / EU AI Act | | **J. 行为题 / 实战** | 7 | 0⭐ 2⭐⭐ 5⭐⭐⭐ | Hashimoto harness 闭环 / 0-1 落地路线 | | **K. Agent 评测** | 5 | 0⭐ 2⭐⭐ 3⭐⭐⭐ | benchmark 全景 / trajectory / tool-use / 上线 SLO / 业务评测 | --- ## 推荐学习路径 | 你是谁 | 推荐顺序 | |---|---| | **应届生 / 在校生**（求职准备） | `interview-prep/jd-requirements` 看市场 → `interview-prep/interview-questions` 分类 A/B/C/D 重点刷 → 反向去 `engineering-foundations/` 对应章节深化 | | **1-3 年中级工程师**（转 AI 方向） | `engineering-foundations/context-engineering` 起读 → `agent-engineering` → `interview-prep/interview-questions` D/E/F 全刷 → G 选 1-2 题白板练 | | **3-5 年资深 / Staff** | `engineering-foundations/harness-engineering` 通读 → `interview-prep/interview-questions` E/G/H/I/J/K 重点（Staff 的差异在系统设计、行为题和评测闭环）| | **架构师 / 技术决策者** | `engineering-foundations/harness-engineering` 的"两条法则 + 四大支柱"+ 成熟度模型 L0-L4 + `interview-prep/interview-questions` G 系统设计全部 | | **招聘方 / 面试官** | `interview-prep/jd-requirements` 校准岗位标准 → `interview-prep/interview-questions` 按分类难度出题 | --- ## 如何阅读 **在线**：打开 [手册站点](https://harrisliangsu.github.io/ai-agent-engineer-handbook/)。各章带左侧浮动 TOC、章节切换和滚动高亮。 **Markdown**（GitHub 上直接看，或用 VS Code / Obsidian / Typora 打开） **本地 HTML**： ```bash # 仓库根目录：门户 + 全部章节 python3 -m http.server 8000 # 浏览器打开 http://localhost:8000 # 只看某一组章节时也可以进对应 html 目录 cd engineering-foundations/html && python3 -m http.server 8000 cd interview-prep/html && python3 -m http.server 8000 ``` 也可以直接双击 `engineering-foundations/html/prompt-engineering.html`。 --- ## 译文与知识图谱 四篇经典文章的非官方中译在 [`translations/`](./translations/)，技术名词以括注英文为准，解释以原文为准： | 中译 | 原文 | |---|---| | [构建高效的 Agent](./translations/building-effective-agents.md) | [Anthropic · Building Effective Agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) | | [多 Agent 研究系统](./translations/multi-agent-research-system.md) | [Anthropic · How we built our multi-agent research system](https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system) | | [长时程 Agent 的 Harness](./translations/effective-harnesses-for-long-running-agents.md) | [Anthropic · Effective harnesses for long-running agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents) | | [Harness 工程](./translations/openai-harness-engineering.md) | [OpenAI · Harness engineering](https://openai.com/index/harness-engineering/) | 网页版在 [`translations/html/`](./translations/html/)。全景复习地图：[`knowledge-map.md`](./knowledge-map.md) / [`knowledge-map.html`](./knowledge-map.html)。地图用来把体系串成一张图；站点入口仍是根目录门户 [`index.html`](./index.html)。 --- ## 工作流声明 本仓库内容由作者使用 [Claude Code](https://claude.com/claude-code) 与自用 deep-research 工作流整理，结合一手论文、厂商官方文档和真实招聘 JD 交叉核实，**带局限性声明的诚实研究**。deep-research 是作者本地的调研技能，没有对应的公开 GitHub 仓库；当时的运行记录在 [`engineering-foundations/run_manifest.json`](./engineering-foundations/run_manifest.json)（历史快照，日常改动不改这份文件）。 - 引用一手来源处都给了 URL，便于读者深挖 - 数字 / 价格 / 模型版本可能随时间变化，请按发布日期查最新 - 部分 JD 因招聘网站登录限制或动态渲染只能拿到摘要，已在 Methodology Appendix 标注证据等级 --- ## 社区 怎么参与，见 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)。 | 你想做的事 | 去哪里 | |---|---| | 指出具体错误、断链，或提交一处改动 | [Issue](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/issues) / [Pull request](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/pulls) | | 问怎么读、交流求职进度、还没落到文件上的想法 | [Discussions](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/discussions) | | 提议新的题型或章节 | Discussions 的 **Ideas** | | 用法和阅读问题 | [GitHub Discussions（Q&A）](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/discussions) | | 随便聊聊 | Discussions 的 **General** | 欢迎帖：[自我介绍 / 求职进度 / 纠错建议](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/discussions/4)。用法和阅读上的提问，请到 [GitHub Discussions（Q&A）](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/discussions)。 欢迎纠错：事实、断链或过时表述，请开 [Issue](https://github.com/harrisliangsu/ai-agent-engineer-handbook/issues/new/choose)，方便对到具体段落。 --- ## License [MIT](./LICENSE)。文章引用的论文与厂商官方文档归原作者所有，本仓库只做整理与中文转述。译文是非官方学习稿。