面试官筛AI Agent岗位候选人：自己花钱玩过AI是加分项

最近看到一篇很有意思的帖子，分享了AI Agent岗位的面试经验。 发帖者说最近面试了不少AI Agent岗位的候选人，差不多快20个了，博士很多，研究也都挺深，确实很厉害。但真正让他眼前一亮的，觉得适合岗位的，也就一两个。 后来他慢慢想明白了，他真正想筛的，其实不是会不会Agent，而是这个人到底有没有被AI点着。 现在投AI岗位的人太多了。简历上都是RAG、MCP、Multi-Agent、工作流，论文也不少。但真聊下来，很多人其实还没真正进入AI agent这个门槛。他会用公司配的模型，会用公司提供的IDE，把安排下来的任务做完，这当然没问题，但总觉得差点东西。 他现在有一个很粗暴的判断：你有没有自己花钱玩过AI。 不是说花钱越多越牛，而是一个人如果真对AI有兴趣，他很难完全忍住。Claude出了新模型，GPT出了新能力，冒出来一个新的Agent框架，他多少会想试试。哪怕做的东西没什么商业价值，就是自己觉得有意思，也愿意花时间、花API费用，把它从零折腾出来。 面试里真正加分的，往往就是这种东西。有人聊着聊着，会说：这个我自己做过一个。然后主动共享桌面，打开VS Code，打开终端，给我们看自己的工作流、Agent编排、运行记录。有的人甚至会顺手晒一下自己API花了多少钱。 这些东西比简历上写十个熟悉有用多了。因为真正有兴趣的人，聊起来状态是不一样的。他会主动讲自己为什么选这个模型，为什么换那个框架，哪里踩过坑，哪天晚上突然想到一个办法又改了一版。 现在模型和框架半年就能换一轮，具体技术其实都可以补。真正难得的，是一个人对AI还有没有好奇心，还有没有那种这玩意儿我非得亲手试一下的劲。 一点个人浅见，Agent岗位第一道门槛，不是Agent，是热情。