主导企业级 Agent 平台的总体架构与技术演进，划清 Agent 应用、Runtime/Workflow、Context & Memory、Tool Gateway、数据存储与可观测体系的职责边界。 2. 选型并落地 Agent 框架（LangGraph / Mastra / OpenAI Agents SDK / LlamaIndex Workflows 等），能阅读源码、扩展核心能力，必要时主导自研 Runtime。 3. 设计单 Agent、多 Agent 与确定性工作流的混合架构，覆盖状态管理、任务拆解、Agent 协作、Human-in-the-loop、结构化输出，以及流程的版本化与回放。 4. 建设跨小时 / 跨天长任务的执行与恢复机制：检查点、暂停 / 恢复、超时、重试、幂等、补偿、取消、降级与失败后重新规划。 5. 设计分层 Context 与 Memory 体系：上下文检索、组装、压缩与 Token 预算，以及会话 / 长期 / 用户 / 项目记忆的写入、召回、更新与权限隔离。 6. 将 AlphaFold、分子对接、分子动力学、内部科研系统等封装为标准化 Tool / MCP 工具，打通 Design–Build–Test–Learn 干湿实验闭环。 7. 负责平台前后端、多用户多租户体系（RBAC、数据隔离、审计）、高并发异步任务与 CPU/GPU/ 容器 / HPC 资源调度治理。职位职责： 1. 硕士及以上，CS/SE 相关；5 年以上研发，扛过中大型系统架构、核心模块或技术负责人。 2.精通 Python 或 TypeScript/Node.js，熟练另一门；精通异步编程、API 设计、数据库、缓存、消息队列与性能分析。 3.真正上线过生产级 Agent 系统**：至少深入使用过一种主流 Agent 框架或自研过 Runtime；能讲清 Agent Loop、Workflow/State、Multi-Agent、Tool/MCP、Memory、评测与可观测性的设计取舍（demo / 玩具项目不算）。 4.系统设计过 Context 与 Memory，而非只做 Prompt 拼接：理解检索重排、上下文预算、摘要压缩、跨会话状态、记忆生命周期与权限隔离。 5.扎实的企业级平台架构能力：多用户多租户、身份权限、数据隔离、配置版本管理、协作发布与审计。 6.熟悉分布式高并发与异步任务：幂等、重试、限流、背压、任务调度、资源配额、高可用、故障恢复与容量规划。加分项： 1. 有生物医药 / 计算生物 / 计算化学 / 科研计算平台经验，做过 DBTL 干湿闭环、ELN/LIMS、实验数据平台或科研知识库。 2.有 Agent 平台 / Runtime / 复杂工作流 / 开发者平台经验；LangGraph、Mastra 源码级扩展或生产运维经验。 3.熟悉 PostgreSQL、Redis、向量数据库、Kafka/RabbitMQ、Temporal/Celery；Docker/K8s、容器沙箱、HPC/Slurm、云资源调度。 4.有 Agent 评测、Memory/Context 优化、工具安全或生产事故治理经验。

Agent 系统开发与架构工程师

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