Agent工程师

1. 设计与开发 Agent 核心应用：参与构建高可靠、可扩展的 AI Agent 框架与运行时环境，支持单 Agent 与多智能体协作模式的快速构建与部署。
2. 建设 Agent 评估体系：负责设计并实现 Agent 评估与测试体系，包括评估指标定义（任务成功率、步骤准确率、效率、成本等）、评估数据集构建、自动化评估流程，持续衡量 Agent 的能力边界与迭代效果。
3. 设计与实现 Agent Harness 运行时框架：开发 Agent 运行所需的运行时框架（Harness），管理 Agent 的状态持久化、长周期任务的上下文交接、工具调用编排与执行生命周期。
4. 开发 Agent 上下文工程与记忆系统：设计并实现 Agent 的记忆管理机制（短期/长期记忆）、上下文压缩与检索策略，优化 Agent 的输入上下文。
5. 构建工具调用与环境集成能力：为 Agent 设计并实现统一的工具调用层，支持对外部 API、数据库、文件系统等工具的标准化集成，确保安全可控。
6. 实现多智能体协作与编排：设计并实现多 Agent 协作机制（如规划-执行-评估模式、分层编排等）。
7. 提供 Agent 服务与 API：开发高效、易用的 Agent 调用接口与编排 API，为前端应用、业务系统及其他服务提供稳定的 Agent 能力集成。
8. 保障 Agent 系统的可观测性与稳定性：建立可观测性能力（Tracing、Logging、Metrics），持续监控 Agent 行为，优化推理延迟与运行成本。

【必备要求】

1. 核心技术栈：熟悉 Go / Python / TypeScript 中至少一门后端语言，具备扎实的编码能力。
2. 英文读写能力：能够流畅阅读英文技术文档、论文与一线工程博客，并能撰写清晰的英文技术文档或评估报告。
3. 跟进最佳实践：具备主动追踪 Agent 领域最新进展的习惯。
4. 个人素养：优秀的问题定位与解决能力，责任心强，良好的团队协作意识。 【经验与知识】
5. 经验年限：0-4 年（含优秀应届生/实习生）
6. Agent 领域知识：对以下至少 1 个方面有基础了解或课程/项目实践
7. Agent 应用开发（如 LangChain/LangGraph Demo）
8. Agent 评估（了解评估指标，用过 LangSmith 等）
9. Agent Harness / 运行时（理解状态持久化或工具调用概念）
10. 工具调用（调用过 Function Calling API）
11. 上下文工程（用过基础 Prompt 模板或记忆管理） 【工程能力】
12. 能在指导下完成模块级开发，代码可读性好
13. 熟悉 Git 工作流和基础测试框架（pytest/jest） 【团队与技术影响力】
14. 对 Agent 技术有强烈好奇心，乐于快速学习
15. 能主动分享学习心得，参与团队技术讨论