岗位职责
- 负责阿福长程任务能力的设计与研发，面向真实用户场景尤其是泛健康领域打造能够持续规划、执行、反馈和迭代的智能 Agent。其中包括目标设定、任务规划与拆解、定时调度、任务状态管理、错误恢复、等核心能力。
- 基于 OpenClaw、pi 等主流 Agent / Harness 框架进行二次开发，结合实际业务需求完善 Agent Runtime、工具体系和任务执行机制。
- 跟踪Long-Horizon Task领域的前沿技术和开源项目，并推动相关能力快速落地。
职位要求
- 计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备良好的工程开发能力。
- 熟悉大模型应用开发，理解 Prompt、Tool Calling、Context、Memory、RAG、长程任务 等 LLM 应用核心技术。
- 具备实际 长程Agent 项目开发经验，能够独立完成从 Agent 架构设计、工具接入到业务场景落地的完整开发工作。
- 具备较强的问题分析和工程落地能力，能够针对 Agent 在真实复杂任务中的失败 Case 定位问题并持续优化。
- 熟练掌握 Python、TypeScript 等至少一种主流开发语言，具备良好的代码质量和工程意识。 优先考虑
- 有 OpenClaw、pi 等 Agent 框架二次开发经验者优先，熟悉其 Runtime、Agent Loop、Tool、Context/Memory 等核心机制。
- 有 办公类 Agent等长程Agent相关工作经验，或其他能够自主完成复杂、多步骤任务的 Agent 产品研发经验者优先。
- 有长程任务相关实践经验，包括 任务拆解、Checkpoint、错误恢复、Retry/Replan、上下文压缩、Memory、任务状态持久化等能力建设者优先。
- 深度参与过 Agent 开源项目，或者有相关 GitHub 项目、技术文章及开源贡献者优先。 我们能提供 你将直接参与AI 减重师等面向真实 C 端用户的 AI Native 产品建设。 我们希望探索的是 Agent 如何真正进入用户的日常生活：理解用户长期目标、持续获取和管理上下文、自主调用工具，并在数天甚至更长时间跨度内持续完成任务。 如果你对 OpenClaw / pi、Agent Harness、Long-horizon Agent、Memory、Context Engineering 等方向有深入实践，并希望把这些能力真正应用到大规模 C 端产品中，这个岗位会有比较大的技术探索空间。
