企业官网建设流程全解析

根据 2026 年 Q1-Q2 Boss 直聘、拉勾、领英三家国内主流招聘平台数据，AI Agent 工程师岗位 JD 中最高频出现的能力词云（TOP 30）：

大模型 / LLM ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ 89% RAG / 知识库 ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ 68% Agent 框架 ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ 55% Prompt 工程 ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ 50% MCP 协议 ▇▇▇▇▇▇▇▇▇ 45% ⬆ 2026 同比涨 320% A2A 协议 ▇▇▇▇▇▇▇ 35% ⬆ 2026 同比涨 800% Function Call ▇▇▇▇▇▇▇ 35% 向量数据库 ▇▇▇▇▇▇ 30% Python ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ 75% Rust ▇▇▇▇▇▇ 28% LangGraph ▇▇▇▇▇ 25% Multi-Agent ▇▇▇▇▇ 25% 可观测性 ▇▇▇▇▇ 24% LLM 评测 ▇▇▇▇ 20% 成本优化 ▇▇▇▇ 20% 安全治理 ▇▇▇▇ 19% Computer Use ▇▇▇ 16% ⬆ 2026 同比涨 450%

关键变化（2025 H2 → 2026 H1）：

• MCP从加分项变成JD 标配（Anthropic 2024-11 开源 → AAIF 2025-12 治理 → 2026-07 重大改版）

• A2A2025-04 首次发布，2026-03 升 1.0，2026 一年中走进 150+ 企业 JD

• Computer Use / CUA因 Claude Opus 4.5 / GPT-5.4 / Copilot Studio GA 进入主流面试范围

• OWASP Agentic Top 10（2025-12 发布）成为安全岗必问

0.2 面试能力分层模型

面试官期望：

• 阿里 P6：L1 + L2 扎实，能讲清技术选型

• 阿里 P7：L2 + L3 全面，1-2 个深度方向（L3 题目占 50%+）

• 阿里 P8：L3 + L4 兼顾，能讲治理体系与商业化

• 字节 2-2 / 3-1：同阿里 P6/P7

• 字节 3-2 / 4-1：同阿里 P7/P8

• 腾讯 T3 / T4：同阿里 P7/P8

0.3 知识图谱（速记版）

┌─────────────────────────┐ │ Agent 核心架构 (Ch.1-4) │ │ P-P-A-O-R / 状态机 / 流式 │ └────────────┬────────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ 记忆 (Ch.5-6)│ │ 工具 (Ch.8-10)│ │ 知识 (Ch.7) │ │ Mem0/Zep │ │ MCP / WASM │ │ RAG/GraphRAG │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ └───────────────────┼───────────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 多 Agent 协作 (Ch.11-12)│ │ CrewAI / A2A / 编排 │ └────────────┬────────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │工程 (Ch.13-16)│ │安全 (Ch.20-24)│ │评测 (Ch.17-19)│ │ 调度/可观测 │ │ HITL/RBAC/审计│ │ 离线/在线/飞轮│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ └───────────────────┼───────────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 部署与运营 (Ch.25-30) │ │ 灰度/SLO/Chaos/Runbook │ └─────────────────────────┘

• P1 Purpose：目标，本次任务预期结果

• P2 Plan：计划，执行方案与资源

• A Actual：实际，真实落地过程数据

• O Obstacle：阻碍，遇到的问题卡点

• R Result：结果，得失、改进行动

2. 状态机

• 核心：有限状态 + 触发条件 + 状态流转

• 要素：初始态、中间态、终止态、事件、转换规则

• 优势：逻辑分层清晰，适合流程 / 设备 / 订单管控

3. 流式

• 核心：数据持续实时分批处理，非全量加载

• 特点：低延迟、小内存、持续消费数据流

• 适用：实时日志、消息推送、实时计算场景

0.4 2026 年 Agent 工程范式全景（新增）

2026 年 6 月，AI 工程界形成了一套新的范式共识，面试官已开始以这些概念判断候选人的技术前瞻性：

0.4.1 四层嵌套演进模型

Prompt Engineering → 怎么跟模型说话 （本文第 6 章） Context Engineering → 该给 Agent 看什么 （本文第 2/11 章） Harness Engineering → 系统怎么持续执行、纠偏和恢复 （本文第 8.5 节 新增） Loop Engineering → 怎么让系统自动进化和跑起来 （本文第 8.6 节 新增）

面试话术："2026 年面试已从'你会 Prompt 吗'升级到'你会设计 Harness 和 Loop 吗'——工具类问题的回答已经不够了，要展示工程化思维。"

0.4.2 Agent = Model + Harness 公式

2026 年 3 月，LangChain 的 Vivek Trivedy 明确提出Agent = Model + Harness公式。Harness 包含：信息边界、工具系统、执行编排、记忆与状态、评估与观测、约束与恢复六层。

关键数据（必背）：

• Can.ac 实验：同一模型，仅改变 Harness 接口格式，结果从6.7% 提升到 68.3%——模型权重一个字节没改

• LangChain 实验：同一 LLM 换 Harness，Terminal Bench 2.0 从 52.8% 升至 66.5%，排名从 30+ 飙到前 5

0.4.3 Boris Cherny 三高度模型

Claude Code 负责人 Boris Cherny 定义的 AI 辅助工作三高度：

Boris Cherny 真实数据：最近 30 天，100% 对 Claude Code 的贡献（259 个 PR）由 Claude Code 自己编写。AI 编程已进入"人设计写代码的系统"阶段。

0.4.4 2026 年 7 月最新事件速览

面试重点：单 Agent 的 P-P-A-O-R 循环、状态机 vs DAG 选型、上下文压缩算法、流式与中断控制。这一部分是所有高级岗位的"地基"。