负责机器人 Agent Harness 的架构设计与工程实现，建设从任务输入、状态感知、技能调用、执行反馈、失败恢复到评测回放的完整执行框架。 - 探索大模型与底层技能的接口与协同方式； - 建设 Agent 评测 harness，支持任务集管理、自动化 rollout、仿真 / 真机回归测试、执行轨迹记录、失败 case 归因和版本对比。 - 跟踪并吸收最新 Agent 工程范式，如 MCP、LangGraph 类评测环境等，结合机器人场景落地。 - 推动从 demo 到可评测原型，沉淀通用操作能力的技术路线。任职要求 - 硕士及以上，CS / AI 相关，3 年以上大模型应用 / 具身智能 / 任务规划经验； - 熟悉 LLM/VLM 应用开发（agent loop、function calling、planning、skills、MCP、subagent、multi-agent 框架）； - 熟悉机器人任务规划 / 行为树 / 分层控制至少一类； - 对Prompt Engineering、 Context Engineering、 Harness Engineering有较深了解； - 强 Python 工程能力，有从 0 搭建原型的能力。加分项 - 有具身智能体 / 机器人长程任务规划研究或落地； - 有 Agent Harness、AI workflow runtime、eval harness、sandbox environment、自动化回归测试平台建设经验。 - 有真实机器人 demo、产品原型、开源 Agent 框架或复杂系统工程经验。 - 有 VLA 与高层规划结合经验； - 有顶会论文或开源项目。

具身智能体 Agent 算法工程师

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