考核说明
- 题目数
- 40
- 考核时间
- 70 分钟
- 及格线
- 75 分
- 建议经验
- 具备红带（LLM API开发者）水平，6个月以上智能体运营经验
所有题目均为五选一，在 OMR 答题卡上填涂。多选题和正误判断题以方框内选项组合的形式出题，排序题和匹配题以排列形式出题。判断型题目（L3）每题 3 分，其余每题 2 分；原始分换算为百分制后评定为 1~9 等级。
考核领域
1. 智能体架构20%
2. 工具与MCP20%
3. 上下文、记忆与状态20%
4. 评估与可观测性20%
5. 运维、成本与安全20%
比例以晋段考核为准。修炼和模拟考核的领域构成可能不同。
考核什么
- 根据任务特点选择工作流与智能体结构
- 在安全的权限边界内设计工具和MCP服务器
- 针对长时间运行管理上下文、记忆和状态
- 通过评估和可观测性发现质量回归
- 把失败处理、成本和人工审批节点制定为运营策略
适合人群
- 设计和运营智能体系统的工程师
- AI平台团队负责人
不涉及模型预训练。
领域详情
领域 1. 智能体架构
- 知识：工作流与智能体的区别、路由、并行化与编排者-执行者模式、多智能体的成本
- 技能：从最简单的结构开始选择
领域 2. 工具与MCP
- 知识：工具设计原则、MCP服务器与客户端、权限与审批、工具结果大小管理
- 技能：定义智能体难以误用的工具、授予最小权限
领域 3. 上下文、记忆与状态
- 知识：上下文压缩、外部记忆、检查点、长时任务交接
- 技能：防止长时间运行中的上下文污染、设计中断后的恢复机制
领域 4. 评估与可观测性
- 知识：轨迹评估、基于结果的评估、追踪（tracing）、回归测试集
- 技能：逐步分析智能体失败的原因、依据评估指标做出部署决策
领域 5. 运维、成本与安全
- 知识：预算上限、超时与重试、人工审批节点、沙箱
- 技能：阻止失控运行和无限循环、对不可逆操作设置审批
官方文档
黑带教材 · 智能体工程师
练习、模拟考核和所有教材均免费。仅参加正式测试时付费。