岗位职责
我们是一个专注于AI Coding方向的充满活力和创业精神的创新业务团队，致力于通过智能化代码生成和开发工具重新定义软件开发体验。随着AI Agent技术的快速发展，我们正在寻找优秀的AI Agent研发工程师加入团队，共同构建下一代智能编程助手和自主代码开发系统，一起在AI驱动的编程革命中创造历史！
- 设计并实现端到端的代码生成-执行-反馈-修复闭环系统，使Agent能够自主生成实现代码，并通过运行时错误、测试用例结果、性能指标等多维反馈进行多轮自调试与自修复；
- 研究并落地基于动态分析的智能调试策略，包括AST级代码定位、自生成测试用例验证（Self-Generated Tests）等前沿技术，提升复杂工程任务中的代码修复成功率；
- 构建Agent技能自进化框架，使Agent能在任务执行中自动将成功的代码方案抽象、封装为可复用的“技能”（Skill）或“工具”（Tool），实现“越用越强”的持续进化；
- 研究自动工具创建（Automatic Tool Making）、零数据工具学习、进化提示优化等前沿方向，构建技能发现-学习-索引-调用的完整闭环；
- 设计多Agent协作架构，根据任务复杂度自动规划并组装“规划Agent-编码Agent-测试Agent-审核Agent”协作流水线，实现复杂编程任务的高效拆解与分布式执行；
- 持续跟踪Agent自主编程、自我进化、代码生成、大模型推理等前沿技术发展，将最新研究成果（如SICA、Tool-R
- Self-Evolving Multi-Agent等）转化为产品竞争力，推动团队技术水平持续提升。
职位要求
- 学历背景：博士及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业；
- 编程能力：精通TypeScript或Python，熟悉Go或Rust；对程序语言语法解析、AST操作、代码结构分析有深入理解，具备构建复杂代码生成与分析系统的实战经验；
- 大模型技术：熟悉Transformer架构及主流LLM技术栈，有LLM微调、推理优化经验；理解多智能体系统架构及智能体通信协议（如MCP、A2A、ANP等）；
- Agent系统经验：对AI Agent的核心能力模块（推理规划、工具调用、记忆管理、代码执行）有深入理解，具备Agent系统的设计或开发经验；
- 系统工程：熟悉容器化技术、沙箱隔离机制或分布式系统开发，能够構建高可靠、可扩展的代码执行基础设施。 【加分项】
- 学术背景：在ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ICSE等顶会发表过LLM/Agent/代码生成相关论文；
- 行业经验：有智能编程工具、开发者工具、IDE插件等相关产品开发经验；
- 自进化经验：有Agent自我改进、自动化提示工程、工具自动创建等方向的研究或实践经验；
- 开源贡献：在Agent框架、代码生成、开发者工具等领域有影响力的开源项目贡献。
