面试被问“你怎么做任务分层”时，能讲清什么？

消息提到一种个人观点：用高强度模型负责规划，中等强度模型负责编排，快速便宜的模型负责执行。这个说法本身只是观点，不是行业标准。面试里真正被考察的，是你能不能说出分层的依据。

假设一个模拟场景：用户让产品生成一份竞品分析。规划层要拆出“找资料、对比维度、写结论”；编排层决定先做哪步、哪步需要人工确认；执行层负责抓取和初稿。三层用不同模型，不是因为名字好听，而是因为不确定性不同：规划错一步，后面全偏；执行错了，重跑成本低。

所以回答时先说判断维度：任务不确定性、错误代价、单次成本、可回退性。再说哪层放哪种能力。模型名称会变，这套拆法更可迁移。

如何判断一个分层方案是产品判断还是个人偏好？

素材里那句“最大化利用Astra额度的最佳方式”，还加了“相信我”，这是典型的个人经验表达，不是验证结论。面试中如果照搬，容易被追问：你验证过吗？失败怎么办？成本口径是什么？

更稳的讲法是主动区分：这是我从某处看到的观点，我自己的验证方式是——先跑一批低风险任务，记录每层失败率和重试次数，再看总成本是否下降。如果规划层输出不稳定，就加人工确认或换更强模型；如果执行层错误可自动检测，就允许它便宜一点。

读岗位描述时也要确认：团队说的“分层”是指模型路由、任务编排，还是组织分工？这三件事面试里常被混着问。

转岗AI产品，该补的是模型知识还是任务拆解能力？

对准备转岗的人，优先补任务拆解、成本意识和验证设计。模型知识要懂边界，但不必背参数。你可以拿一个自己熟悉的业务流程，练习写出三层：哪步必须准、哪步可以快、哪步出错能兜住。

面试自检可以问自己四个问题：分层依据是什么？成本约束怎么算？失败怎么回退？怎么验证有效？能答清楚，比报出一串模型名更有说服力。

最后给一个实际可做的小建议：挑一个你日常用AI处理的任务，写下它的规划、编排、执行三层，并标出哪层最怕错、哪层最费钱。带着这张纸去面试，比背模型清单有用。