敲定“超級算力中心+智芯對話+AI Agent”三位一體的專案戰略後，我們絲毫沒有耽擱，次日一早我們來到AI科技大廈，啟動AI Agent專案專屬技術團隊的專場招聘。
首場面試的是一位有著五年AI演算法研發經驗的資深工程師，專攻大模型與智慧體方向，落座後先沉穩地做了自我介紹，重點講述了自己參與過的任務型AI Agent研發、大模型推理最佳化相關專案，履歷和崗位的匹配度頗高。
李萍率先開口，作為專案總決策者，她的提問先錨定崗位核心適配性，語氣乾脆專業：“我們招聘的技術崗，是要全程牽頭AI Agent專案的核心研發，我們的Agent不是普通的對話機器人，而是要對接自建超級算力中心、聯動智芯對話硬體終端的全鏈路智慧體，你先說說，你對這種‘算力+硬體+智慧體’協同的AI Agent，有什麼核心認知？”
應聘者略作思考，條理清晰地作答：“我理解這類Agent區別於單一雲端智慧體，核心是要打破雲端算力、端側硬體、演算法邏輯的壁壘，既要具備自主任務拆解、多工具呼叫、自我迭代的核心能力，還要兼顧端側互動的低延遲和雲端算力的高效利用，不能只做單純的內容生成，更要實現實際任務的落地執行，這和我之前做的企業級智慧體方向高度契合。”
見應聘者對專案方向有清晰認知，我緊接著丟擲技術核心問題，聚焦Agent研發的實操難點：“那你在過往研發中，有沒有處理過Agent任務執行碎片化、大模型推理算力消耗過高的問題？如果讓你對接我們的智芯對話終端，怎麼實現Agent邏輯與端側互動資料的無縫銜接，避免出現指令響應斷層？”
這個問題直擊專案關鍵，應聘者沒有慌亂，細緻講解了自己的解決方案：“之前我透過最佳化思維鏈架構、搭建模組化任務池，解決了碎片化執行的問題，讓Agent能按目標完整拆解流程；至於算力消耗和端側銜接，會做輕量化模型推理適配，把核心複雜運算放在雲端算力中心，輕量互動邏輯放在端側，同時打通資料傳輸協議，讓智芯採集的互動資料能即時同步給Agent，確保指令閉環不脫節。”
張倩隨即從算力適配的專業角度補充提問，緊扣公司自建超級算力中心的核心優勢：“我們的超級算力中心有專屬GPU叢集，支援動態算力排程和平行計算，你如果負責Agent研發，會怎麼讓演算法和我們的算力叢集做深度適配，既保證企業級複雜任務的秒級響應，又能避免算力資源浪費？”
“這一點我有實操經驗，”應聘者立刻回應，“會針對算力中心的平行計算特性，最佳化Agent的算力呼叫邏輯，按任務等級分配專屬算力池，簡單任務呼叫邊緣輕量算力，複雜的多工具協同任務排程核心GPU算力，同時做算力即時監控與動態調整，既能保障響應速度，又能把算力利用率提升30%以上，完全貼合自建算力中心的部署邏輯。”
整場問答有來有回，應聘者的技術思路完全貼合我們的專案佈局，李萍聽完微微點頭，又補充了團隊協作的問題：“我們這個專案是跨技術、算力、產品三大模組的協同專案，技術團隊需要快速和算力中心、智芯研發組對接，你怎麼快速融入團隊，打通跨模組的技術壁壘？”
應聘者坦言會先深入瞭解算力中心部署架構和智芯終端底層邏輯，主動對接相關模組負責人，快速梳理協同介面，優先推進核心模組的聯調測試，保障專案進度不受協同環節影響，回答務實又周全。
面試間隙，張倩湊近我們低聲交流：“這位技術功底很紮實，對算力和端側協同的理解完全踩在咱們專案的點上，是合適的核心人選。”我也附和道：“Agent核心架構的研發經驗很足，能快速上手推進專案，不用從零磨合。”李萍輕輕頷首，在簡歷上標註了“初選透過，優先複試”的字樣。
後續的招聘裡，我們陸續面試了AI後端架構師、多模態互動工程師、算力排程技術專員等核心崗位，提問始終圍繞AI Agent的自主決策研發、超級算力適配、智芯終端資料聯動、專案安全合規等核心方向，每一個問題都緊扣我們三位一體的專案戰略，沒有空泛的技術問詢，全是貼合實際落地的實操考量。
遇到對算力排程有獨到見解的應聘者，張倩會著重深挖技術細節；碰到擅長Agent與硬體聯動的人選，我會重點溝通聯調方案；李萍則全程把控人選的綜合能力、團隊適配度和對專案的認可度，時不時補充關於專案長期規劃的問題，篩選真正認同我們戰略、願意深耕專案的技術人才。
半天的招聘下來，現場氛圍始終緊湊專業，我們從數十位應聘者中，篩選出了六位技術功底紮實、完全適配專案需求的核心人選。看著桌上標註好的初選簡歷，李萍語氣堅定：“技術團隊是專案落地的核心，這批人選的技術方向和咱們的專案高度匹配，下週立刻推進複試，儘快把團隊搭建完畢，AI Agent專案必須按節奏全速推進。”
Agent專案的技術根基，正從這場精準的招聘中，一步步紮實築牢。
