岗位关键词：Prompt 工程 · RAG · Graph RAG · MCP · AI Agent · 大模型平台集成

本篇继续「招聘需求→ 能力图谱」系列，拆解大模型应用工程师。这个岗位主要负责把大模型能力应用到具体业务中，完成需求分析、提示词优化、知识库问答、智能体开发和系统集成。工作重点是让模型在真实场景中给出有依据、可检查、能持续优化的结果。

一、这个岗位每天要做什么？

图 1 大模型应用工程师的典型工作场景示意

不同企业的业务方向会有差异，但常见工作通常包括以下几个环节：

1. 需求分析与方案设计：和业务团队明确用户、目标、数据来源和验收标准，判断问题适合用提示词、RAG 知识库还是 Agent 工具调用来解决。

2. 提示词工程与模型调优：设计系统提示词和用户提示词，明确任务目标、约束和输出格式，并根据测试结果迭代交互方案。

3. RAG 与知识库搭建：整理企业文档，完成切分、向量化、检索和上下文组装，让模型根据相关资料生成回答，并尽可能标明答案依据。

4. Agent 与工具集成：针对多步骤任务设计智能体流程，按需连接 API、MCP 或插件工具，处理参数传递、条件分支和异常情况。

5. 平台集成、测试与上线：使用大模型 API 或应用开发平台完成配置、接口对接、功能测试和部署，再根据反馈持续优化。

二、需要掌握哪些 AI 能力？

第一，提示词工程（Prompt Engineering）。能根据任务设计清晰的指令，控制模型的回答范围、格式和质量；对结果进行检查，针对常见错误迭代提示词。

第二，RAG 与知识库应用。理解检索增强生成的基本流程，包括文档处理、分块、检索、上下文构建和回答生成。重点是让模型使用相关资料作答，并在适当场景提供引用来源，方便用户核验。

第三，Graph RAG 的基本思路。当问题涉及实体之间的关系、跨文档关联或复杂知识结构时，可以考虑用知识图谱补充检索。是否需要 Graph RAG，应根据数据特点和业务问题决定，并非所有知识库都必须采用。

第四，Agent、MCP 与工具调用。理解智能体如何规划步骤、调用外部工具并处理返回结果；了解 MCP、插件或 API 在连接模型与外部数据、服务时的作用，同时设计必要的权限和失败处理。

第五，大模型平台与集成能力。熟悉 OpenAI API、豆包扣子、Dify 等常见模型或应用平台的使用方式，能根据需求选择合适的接入方式，并完成基础配置、调试和集成。

图 2  从知识检索到生成回答的大模型应用流程示意

三、对应 CAIE LEVEL Ⅰ 大纲的哪些内容？

PART 6：RAG、Agent 与 MCP / 工具调用。这是岗位能力映射的重点。RAG 对应定义、核心组件、基于 RAG 的提示工程和引用溯源；Agent 与 MCP / 工具调用对应智能体与外部工具的连接，以及把模型能力嵌入实际任务流程。Graph RAG 可作为处理复杂知识关联时的扩展应用方向。

PART 7：主要人工智能工具的使用。对应通用大模型和 Agent 开发平台的使用，包括了解主流大模型的功能特点、调用方式，以及使用 Dify、豆包扣子等平台搭建和配置应用。实际岗位还需要结合业务系统完成集成与测试。

准备这个岗位时，可以优先建立 PART 6 的知识检索、引用溯源、Agent 和工具调用能力，再结合 PART 7 熟悉主流模型与应用开发平台。

四、放进真实工作里，会怎么用？

以企业内部知识问答助手为例。员工询问报销流程时，系统先从经过整理的制度文档中检索相关段落，再把资料连同问题一起交给大模型生成回答，并展示对应来源，方便员工核对。如果用户接着要求查询某笔报销进度，应用可在获得授权后调用业务系统接口；若检索不到依据、接口调用失败或涉及权限不足，则提示补充信息或转交人工处理。

这个案例同时用到了 RAG、提示词设计、引用溯源和工具调用。上线前还应测试不同问法、过期文档、无答案问题和权限边界，检查回答是否准确、有据可查，以及流程是否能妥善处理异常。

五、求职作品集怎么准备？

建议围绕一个具体业务场景，展示从需求到交付的完整过程：项目目标与用户需求、整体架构图、知识库处理方式、检索和提示词配置、RAG 回答及引用示例、Agent / MCP 工具调用演示、测试案例和优化记录。

如果能展示回答准确性、引用命中情况、响应时间或人工处理比例等适合该项目的指标，会更容易说明方案的实际价值。指标应来自真实测试，不必为了展示而编造数据。

写在最后

大模型应用工程师需要把模型能力与业务流程、知识数据和现有系统结合起来。会调用模型是基础，能否选择合适的技术方案、让回答有依据、让工具安全可靠地运行，并通过测试持续改进，才是应用落地的关键。如果你还不确定自己适合哪类 AI 岗位，可以点击文末小程序，完成「AI 应用能力测评 · 职业方向测试」，了解自己的能力起点与推荐学习路径。

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