岗位职责
- 负责 AI Agent Harness（Runtime）核心能力的架构设计与研发，包括任务编排、状态管理、上下文管理、工具调用、异常恢复、质量门禁等基础能力。 - 设计并持续优化多 Agent 协作机制，提升系统的稳定性、可扩展性和可维护性。 - 建设生产级 Agent 工程体系，包括日志、Tracing、监控、指标、重试、降级、幂等等稳定性能力。 - 建立 Agent 开发规范、Workflow、Contract、测试体系及持续集成流程，提高研发效率和交付质量。 - 与产品、算法及业务团队协作，将复杂业务能力沉淀为可复用的平台能力。 - 持续跟踪 AI Agent、LLM Runtime、Tool Calling、Memory、Workflow 等技术方向，并结合业务场景推动工程化落地。
职位要求
## 经验要求 - 本科及以上学历，计算机相关专业。 - 5 年及以上后端研发或基础架构研发经验，具备大型在线服务开发经验。 - 必须参与过生产环境 AI Agent 系统建设，而非仅完成 Demo 或简单模型调用。 - 有 AI Agent 平台、Workflow Engine、LLM Runtime 或 AI 基础平台相关经验者优先。 ## 专业能力 ### AI Agent 工程能力 - 深入理解 AI Agent 的运行机制，包括任务拆解、工具调用、上下文管理、状态管理、Memory、Workflow 等核心能力。 - 有 Agent Harness、Agent Runtime 或类似平台能力设计与开发经验，能够支撑复杂、多步骤、多角色 Agent 的稳定运行。 - 熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI 等）的设计理念，能够结合业务进行合理选型或自主实现关键能力，而非依赖框架默认能力。 ### 软件工程能力 - 扎实的软件工程基础，具备大型系统架构设计经验，能够设计高内聚、低耦合、易扩展的系统架构。 - 熟悉服务治理相关能力，包括监控、日志、Tracing、限流、熔断、重试、幂等、故障恢复等生产级工程实践。 - 熟练使用 Python 或 Go，具备良好的编码规范、代码质量意识。 - 熟悉 CI/CD、工程规范及研发流程建设。 --- ## 我们期待你具备 - 真正参与过生产级 AI Agent 系统建设，而不仅仅是 AI Demo 或简单模型集成。 - 具备完整的软件工程思维，理解 AI 系统长期运行过程中对稳定性、可维护性和可演进性的要求。 - 能够将复杂业务抽象为平台能力，持续提升团队整体研发效率。 - 对 AI 技术保持持续关注，并能够结合业务场景推动新技术的工程化落地。
