职位描述东壁科技正在寻找一位高级Agent工程师，加入我们的AI团队，负责构建DBData2.0平台的核心Agent引擎层。你将参与四层通用Agent架构的建设工作，从数据知识层到交互输出层的完整技术链路设计和实现。这是一个技术深度与业务广度并重的岗位，你的Agent引擎将支撑文献综述Agent、智能搜索引擎、投稿推荐等多个核心产品的智能能力输出。作为高级Agent工程师，你需要深入理解大语言模型的能力边界与局限，设计有效的Agent推理框架，包括RAG检索增强、多步推理规划、工具调用编排等核心能力。你将负责将前沿的Agent研究成果转化为可落地的工程实践，在学术文献智能处理这一垂直领域建立技术壁垒。我们期待你能够引领团队在Agent技术领域持续创新，保持公司在AI科研智能服务领域的竞争优势。岗位职责 1. 负责Agent引擎层的设计与开发工作，构建支持多步推理、工具调用、自我反思的Agent框架。 2. 实现RAG（检索增强生成）系统优化，包括向量检索、混合检索、rerank策略、上下文压缩等技术方案，提升知识问答的准确性与可靠性。 3. 设计并实现Agent与外部工具服务的集成方案，支持文献检索、数据分析、论文润色等科研场景的工具调用能力。 4. 优化Agent推理效率与成本，设计合理的缓存、限流、熔断机制，保障系统在高频调用下的稳定性。 5. 深入研究Agent安全与可控性问题，包括Prompt注入防御、输出内容审核、幻觉检测与纠正等。 6. 跟踪业界Agent技术最新进展（如OpenAI Operator、Anthropic Claude Agent等），评估新技术可行性并推动落地应用。 7. 指导初中级工程师的Agent开发工作，建立团队Agent开发规范与最佳实践。任职要求 1. 计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业本科及以上学历，3年以上LLM/Agent相关研发经验。 2. 深入理解大语言模型的原理与工作机制，熟悉主流基座模型（GPT、Claude、DeepSeek、通义等）的特点与适用场景。 3. 精通RAG技术栈，包括向量化模型、向量数据库（Faiss、Milvus、Pinecone等）、检索排序算法等，有大规模生产系统实战经验。 4. 熟悉Agent框架设计模式，了解ReAct、Toolformer、Reflexion等Agent推理范式，有实际Agent产品开发经验。 5. 熟练掌握Python或Java编程，熟悉主流LLM API调用方式（OpenAI API、Anthropic API等），具备良好的工程实践能力。 6. 具备后端工程开发经验，熟悉RESTful API设计、微服务架构、缓存（Redis）、消息队列（Kafka）等技术，有大规模系统架构设计经验者优先。 6. 了解LangChain、LlamaIndex、AutoGen等主流Agent开发框架，有二次开发或源码阅读经验者优先。 7. 具备良好的问题分析与解决能力，能够在开放性问题中找到可行的技术路径。 8. 强烈的技术自驱力与创新意识，关注学术前沿动态，愿意在Agent技术领域深耕。