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

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。

最近更新：2026-05-31（正文） · 作者：harrisliangsu · License：MIT

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 · chinese · handbook · interview · llm · openai · prompt-engineering · rag

目录

• 在线阅读
• 仓库结构
• 第一部分：四层工程
• 第二部分：求职实战
• 推荐学习路径
• 如何阅读
• 译文与知识图谱
• 工作流声明
• 社区
• 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。

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。

入口：从 engineering-foundations/README.md 开始；HTML 版本在 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）

• 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）

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）。

推荐学习路径

如何阅读

在线：打开 手册站点。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：

# 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/，技术名词以括注英文为准，解释以原文为准：

网页版在 translations/html/。全景复习地图：knowledge-map.md / knowledge-map.html。

工作流声明

本仓库内容由作者使用 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（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。

欢迎帖：自我介绍 / 求职进度 / 纠错建议。需要改文件的纠错请开 Issue 或 PR，方便对到具体段落；开放式讨论留在 Discussions。

License

MIT。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。