AI Agent 应用资深工程师

主要职责 - 负责Agent应用层到场景层的端到端设计，将经验SOP抽象为可复用的AI Skills - 深度参与企业级AI Agents Apps Store / AI Skills /MCP API Servers中台 的核心能力建设 - 设计和实现单代理与多代理系统（Multi-Agent Systems），包括任务规划、分解、执行、反思（Reflection）和自我改进循环； - 构建 Agent 核心组件：长期/短期记忆系统（Memory）、工具调用与编排（Tool Use/Orchestration）、状态管理、规划器（Planner）和执行器（Executor）； - 集成主流 Agent 框架（如 LangChain/LangGraph、openclaw、hermes agent、openhuman等），并根据需求进行二次开发或自定义扩展。 - 开发企业级特性：RAG 增强、上下文管理、Human-in-the-Loop 机制、错误恢复与重试策略。 - 深度参与情感陪伴机器人的智能体架构等前沿项目的研究 - 与业务方、工程平台团队协作，推动 Agent 在金融 / 电商/智能硬件/智能生命体等场景规模化落地 - 与资深SDE协同攻克高并发、分布式部署等工程瓶颈，保证Agent系统的生产级别稳定性 - 持续学习：跟踪LLM&Agent最新技术动态，不断提升个人技能, 完成从原型验证到产品落地 - 指导L1-L2工程师的日常开发工作，推动团队整体Agent技术水平提升 任职要求 - 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历（本科特别优秀者亦可） - 3年以上AI 应用或 Agent 系统开发经验，有实际业务规模化落地背景，能够处理多智能体协调和工具调用等核心问题 - 深度熟悉大模型（LLM/VLM）的调用和优化，了解RAG、Function Calling、Prompt Engineering等核心技术 - 有实际业务规模的AI应用落地经验，能将技术方案平滑对接到情感陪伴机器人等场景 - 熟悉 LangGraph / openclaw、hermes agent、openhuman等 Agent 框架（不限） - 敢于创新，主动探索AI新技术/新范式在商业场景中的应用边界 - 熟悉 RAG、向量数据库（Pinecone、Weaviate、Chroma 等）、内存架构和知识管理 加分项 - 有 OpenClaw、Hermes Agent、Claude Cowork/OpenHuman 等开源/商用 Agent 框架的实际开发或深度定制经验 - 熟悉多代理协作、自主技能创建、自我改进 Loop、VM 沙箱执行或 MCP 协议 - 有智能硬件系统、桌面 Agent、个人助理、多渠道 Agent 或企业内部工具 Agent 项目落地经验等 - 有开源项目或技术社区影响力者 - 有模型微调/后训练、模型评测经验的同学优先 - 良好的系统设计能力和全栈视野（前端/后端/DevOps）