这次分享一场 JP Morgan（摩根大通）AI Engineer 岗位的真实一轮面试。

面试官来自 Securities Services 相关的 AI 团队，主要负责利用 AI Agent 自动化金融业务中的运营流程，例如客户邮件处理、交易数据核对、异常调查以及合规相关任务。

这轮面试没有现场 Coding，主要围绕候选人的 Agentic AI 项目经历展开。面试官尤其关注：一个 AI Agent 系统如何从 Demo 走向真正可靠的生产应用？

真题一：介绍你开发的 Multi-Agent Framework

Could you just explain what kind of features or functionalities it has?

面试官首先要求候选人介绍此前开发的企业级 Multi-Agent Framework。

候选人描述了一个可以根据业务需求自动生成工作流的 Agent 系统，支持任务拆解、多 Agent 协作、状态管理、企业数据访问以及组件复用。

这里面试官并没有停留在架构概念上，而是进一步追问：

Is this like a Python library? Is this a low-code kind of UI environment, or how would one interact with this framework?

你开发的框架究竟是什么？其他开发人员应该如何使用它？是 Python Library、SDK，还是一个低代码平台？

这一追问很有代表性。面试官希望确认候选人是否真正理解自己开发的系统，包括框架的使用方式、对外接口以及与现有技术的区别。

候选人最终明确这是一个 SDK，面试官随即将其与 LangGraph 进行比较，并提到 JP Morgan 团队当前也在使用 LangGraph。

真题二：如何保证 AI Agent 的可靠性？

One thing that we have to deal with a lot is reliability within our agents. So I'm wondering, since you've seen both building frameworks and applying them to use cases, how do you go about ensuring this reliability?

我们在实际开发中经常需要解决 AI Agent 的可靠性问题。你既有框架开发经验，也有实际业务落地经验，那么你通常如何保证 Agent 的可靠性？

这是本轮最核心的一道技术问题。

候选人的回答主要围绕几个方向展开：通过引用来源和 Guardrails 减少不可信输出，尽可能将关键业务流程设计为确定性操作，对单个 Agent 和端到端 Workflow 分别进行评估。

除此之外，还需要考虑外部依赖的可靠性。例如调用 MCP Tools 或企业 API 时，如何进行 Schema Validation、Timeout、有限次数的 Retry 以及异常处理。

对于高风险操作，系统还应保留 Human-in-the-loop，让人工拥有最终决策权。

最后一个重点是 Observability。通过 OpenTelemetry 等工具记录 Agent 的输入、输出、工具调用与执行过程，使问题能够被追踪、复现和审计。

面试官对这个回答给予了积极反馈，并表示团队目前也采用了类似的方法。

这道题真正考察的并不是候选人知道多少 Agent 框架，而是能否把 AI 系统当成一个需要长期维护的生产系统来设计。

真题三：为什么想进入金融行业？

Is there any reason you're looking to switch to financial services?

你目前所在的公司并不是金融机构，为什么希望转向金融服务行业？

候选人结合此前参与的银行合规报告自动化项目，解释了金融行业对数据质量、安全、透明度、可审计性和系统可靠性的更高要求。

相比单纯追求 AI 功能的实现，金融业务更强调结果是否可信、操作是否可追踪，以及能否长期稳定地支持实际业务。

对于具有咨询公司或企业 AI 项目背景的候选人，这类问题也在考察职业动机是否与岗位实际需求匹配。

这场面试透露了什么？

面试官介绍，JP Morgan 团队正在使用 AI Agent 处理客户邮件、调查系统异常以及自动化业务核对流程。

不过，团队并不希望所有问题都通过大模型解决。对于能够使用传统代码和确定性规则完成的工作，他们更倾向于采用简单、可靠的方案。

候选人在反问环节也了解到，当前 Agent 项目面临的挑战不仅包括业务流程复杂度，还包括获取真实业务数据、构建评估数据集，以及取得业务团队的信任。

这也说明，金融机构的 AI Engineer 面试已经不只是考察 RAG、Prompt Engineering 或 Multi-Agent 的概念，更重视实际业务中的工程可靠性。

面试官最后提到，如果进入下一轮，预计会涉及更常规的 AI/ML 技术问题以及 Coding。

对于准备 JP Morgan、Goldman Sachs、Morgan Stanley 等金融科技岗位的候选人，这场面试提供了一个值得参考的方向：不仅要能解释 Agent 如何工作，还要讲清楚它为什么可靠、失败时如何处理，以及如何在真实业务环境中持续运行。

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