面试时，不少候选人会被问到：“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Agent的决策逻辑与多工具工作流设计，而非只会堆砌关键词。今天我们从实战角度，把“Agent简历的写法”讲透——核心是让面试官在3秒内看到你在Agent架构中的核心贡献。

一、核心观点：写Agent项目，核心不是模型，而是“模型如何调用工具”

很多人写Agent项目时，会用这类笼统描述：“参与构建智能客服Agent，使用大语言模型提升问答准确率。”

但真正能体现工程思考的Agent简历，应突出两个核心：

1. 模型如何自主决策调用工具（Tool）
2. 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”。

二、Agent设计的四大关键要素（简历的技术主线）

这是简历中体现技术深度的核心模块，需逐个拆解写透：

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。

2. 控制策略（Controller/Orchestrator）

控制模块是Agent的“大脑”，简历中需突出你对工具调度逻辑的设计：示例描述：

• 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；
• 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“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，体现你让模型自主“思考+选择”的能力，常见两种逻辑：

规则驱动 + 语言推理结合

示例描述：

• 设计了“关键词触发 + LLM推理”结合的工具决策机制：通过关键词/意图分类触发工具（如“保费试算”→调用PremiumCalculator），同时基于Chain-of-Thought让模型自主判断是否调用；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，确保高风险场景（如金融建议）的合规性。

多轮决策

（强Agent的核心标志）示例描述：

• 支持模型在一轮对话中多次调用工具（检索→计算→合规审查），并基于工具输出动态更新Memory，实现多轮任务的闭环执行。

4. 监控与反馈（Monitoring & Feedback）

这部分体现你对“生产级Agent”的落地思考，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；
• 采集各类工具调用指标（次数、耗时、成功率），用于A/B测试与性能优化。

三、工作流编排：让LLM真正“动起来”

写工作流时，不能只写“用了ReAct框架”，要讲清“思考-行动-观察”的完整过程：

1. 接收用户请求 → 提取关键信息
2. 模型思考（Reason）→ 判断缺失信息，决定下一步行动
3. 调用工具（Act）→ 执行检索、计算或合规审查
4. 观察结果（Observe）→ 分析工具输出，更新推理链
5. 再次思考（Reflect）→ 判断是否需要更多工具支持
6. 生成答案（Respond）→ 输出最终回复并存储上下文

四、Agent项目简历模板示例

项目名称：【你的项目名，如：智能XX助理Agent开发】

项目周期：202X.X-202X.X技术栈：LLM（如GPT-4o/通义千问）、ReAct/Plan-Execute框架、Python、API适配层、Memory模块

核心职责：

1. 工具定义与适配设计并落地【N个，如：5个】核心工具（如【你的工具名，如：XX知识库检索、XX参数计算、合规规则校验】），明确工具输入输出的JSON规范，支持LLM直接插入调用指令；搭建工具接口适配层（Adapter），统一调度所有工具，实现新工具接入效率提升50%。
2. 控制策略与工作流设计实现Tool Router模块，基于对话上下文动态选择工具调用路径，支持ReAct/Plan-Execute双范式调用，覆盖【你的场景，如：复杂查询拆解、多步骤任务执行】等场景；设计“思考-行动-观察-反思”全工作流：从用户请求提取信息→模型推理缺失项→调用工具→分析工具结果更新推理链→判断是否二次调用工具，完成任务闭环。
3. 决策逻辑落地搭建“关键词触发+LLM推理”结合的工具决策机制：通过意图分类触发高优先级工具（如【你的场景，如：“XX费用试算”→调用XX计算器】），同时基于Chain-of-Thought让模型自主判断工具调用必要性；实现多轮工具调用逻辑，支持单对话内连续调用【如：检索→计算→合规审查】，并动态更新Memory模块维护上下文。
4. 监控与生产级优化设计Memory日志模块，记录工具调用全链路信息，支持问题回溯与上下文复用；采集工具调用指标（次数、耗时、成功率），通过A/B测试优化调用策略，降低无效工具调用占比20%。

项目成果：

• 项目落地后，【你的场景，如：XX任务】完成率从65%提升至92%；
• 合规风险场景的工具强制调用覆盖率达100%，避免【N次，如：3次】潜在违规回复；
• 工具调用平均耗时缩短至1.2s，用户交互等待时长减少40%。

五、其他

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