本文详细介绍了如何撰写能打动面试官的Agent项目简历，强调应突出"模型如何调用工具"而非简单堆砌技术名词。文章从工具定义、控制策略、决策逻辑和监控反馈四大关键要素展开，结合具体案例说明如何展示对Agent决策逻辑与多工具工作流设计的理解，帮助求职者在面试中脱颖而出。

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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。

一、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：

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”。

二、Agent 设计的四大关键要素（简历的技术主线）

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。

三、工作流编排：让 LLM 真正“动起来”

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：

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。

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。

四、项目案例：多模态保险销售 Agent（示例写法）

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

五、面试官视角：他们在听什么？

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。

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