岗位职责
- 参与游戏研发 Agent 平台的核心设计与开发，负责 Agent 编排、工具调用、上下文与记忆管理等平台级能力建设，支撑游戏研发全流程（资产处理、自动化测试等）的智能化提效。
- 负责可视化编排画布（Workflow Canvas）方向的设计与研发：节点式工作流编辑器、DAG 执行引擎、画布调试与实时预览交互，让策划、美术等非工程角色也能低门槛搭建 AI 工作流。
- 建设 Agent 平台技术基础设施：多模型接入与路由、Prompt 与插件生态、Agent 运行时与沙箱、评测（Eval）与可观测（Tracing）体系，集成 AI 生图、视频、音频、代码生成等能力。
- 追踪学术界与工业界 Agent 前沿进展（Multi-Agent 协作、工具学习、Context Engineering 等），复现与改进开源项目，推动在游戏研发场景落地。
- 与 UE5 等引擎工具链协作，将平台能力封装为面向游戏研发的可复用智能工具。
职位要求
- 硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，27届/28届在校生（优秀博士生优先）。
- 深刻理解 LLM 技术原理（Transformer、SFT/RLHF 等），熟悉主流 Agent 设计范式（ReAct、Function Calling、Planning、Reflection、Multi-Agent 协作）。
- 熟悉 LangChain/LangGraph、AutoGen、Dify、Coze 等至少一种 Agent/工作流框架，理解其编排与执行机制；有平台型 AI 产品（如 Dify、OpenWebUI、LangFlow 等）二次开发或开源贡献经验者优先。
- 具备画布相关经验：有节点式编辑器、DAG 工作流引擎开发经验，熟悉 React Flow / AntV X6 等画布库，或深度使用过 ComfyUI / UE Blueprint 类节点系统，理解画布前端交互与后端执行引擎的协同。
- 扎实的编程基础（Python 必备，TypeScript/React 加分），能熟练进行 AI 模型部署与 API 开发；了解工具协议（MCP、Function Calling）与 Agent 运行时实现者优先。
- 较强的英文文献阅读能力与快速学习能力，能够独立进行技术攻关。
