AI 应用开发工程师（Agent 平台方向）

## 岗位概述 负责公司级 AI Agent 平台与业务 Agent 的搭建与持续迭代。作为 Agent Harness 架构的核心开发者，主导网关、Agent 构建、Skills 编排、沙箱执行、审计追溯等基础设施落地；同时围绕物流复杂业务场景（智能客服、智能坐席、工单质检、流程审核、数据洞察、DataAgent 等）搭建高质量业务 Agent；熟悉主流评测器，通过评测结果驱动 Agent 持续调优；了解大模型后训练，支撑模型能力在物流场景落地。 --- ## 岗位职责 ### 一、Agent 平台搭建 1. 负责公司级 AI Agent 平台整体架构设计，覆盖网关层、Agent 构建层、Skills 编排层、沙箱执行层、审计追溯层； 2. 设计并实现 Skills 编排与 MCP 协议集成，构建可扩展的 Agent 工具市场； 3. 主导 Durable Execution 长任务执行框架，保障复杂业务 Agent 的稳定可靠运行； 4. 构建覆盖 Trace/Span、Token/Cost、Latency/Quality 的全链路可观测性体系； 5. 推进 Agent 网关能力建设：流量调度、限流熔断、模型路由、合规审计。 ### 二、复杂业务 Agent 搭建（核心 · 本质工作） 1. 深入物流业务一线，识别并搭建 Agent 场景：智能客服、智能坐席、工单质检、流程审核、数据洞察、DataAgent 等； 2. 围绕复杂业务场景，搭建具备 Planning、Memory、Tool Use、Reflection、多 Agent 协同的智能体系统； 3. 与产品、算法、前端紧密协作，推动 Agent 在生产环境的高可用落地与持续迭代。 ### 三、评测驱动的调优 1. 熟悉主流 Agent 评测与可观测工具（LangSmith、Langfuse、Braintrust、Arize Phoenix 等）及评测框架（Ragas、DeepEval、Promptfoo 等）； 2. 基于评测结果定位 Agent 问题环节（Prompt、Tool、检索、编排），并据此做针对性调优； 3. 构建 Badcase 分析与归因工作流，形成「评测 → 定位 → 调优 → 复测」闭环，驱动 Agent 效果持续提升。 ### 四、大模型后训练协作 1. 了解 SFT、DPO、RLHF 等后训练原理，配合算法团队完成数据准备与效果评估； 2. 关注模型能力边界与适用场景，为模型选型提供业务反馈。 ### 五、技术演进与团队赋能 1. 持续跟进主流 Agent 框架与 Harness 架构演进，结合业务场景引入实践； 2. 沉淀平台能力、文档与培训体系，提升团队 Agent 工程化水平。 --- ## 任职要求 ### 一、基础素质 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业； 2. 3 年以上 AI 应用 / Agent 平台 / 后端开发经验，主导过 Agent 平台或复杂业务 Agent 从 0 到 1 的落地； 3. 具备优秀的系统设计与工程能力，能在高并发、高可用的生产环境中交付复杂系统。 ### 二、核心技术能力 1. 精通 Agent Harness 架构：深入理解 Planning、Memory、Tool Use、Reflection、多 Agent 协同等核心模块；具备 Durable Execution、沙箱执行、Skills 编排、MCP 协议等基础设施实战经验； 2. 熟悉主流评测器：了解 LangSmith、Langfuse、Braintrust、Ragas、DeepEval 等评测 / 可观测工具，能通过评测结果定位并调优 Agent； 3. 了解大模型后训练：理解 SFT、DPO、RLHF 等后训练原理，能与算法团队协作完成数据准备与效果评估； 4. 扎实的编程能力（Python 为主，TypeScript / Java / Go / C++ 至少其一），熟练使用 AI 编码工具提升研发效能； 5. 熟练掌握 LangChain、LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK 等主流 Agent 框架中至少 1 种；对 ReAct、CoT、ToT、Plan-and-Execute 等推理范式有深入理解； 6. 熟悉 RAG 架构与实现，熟悉 Function Calling、Tool Use、Prompt Engineering 的工程实践。 ### 三、业务与协作 1. 业务敏感度高，能深入理解物流场景（智能客服、智能坐席、工单质检、流程审核、数据洞察、DataAgent 等）的复杂性与痛点； 2. 出色的跨团队协作与推动力，能与产品、算法、前端、运维高效协作完成复杂项目落地； 3. 学习能力强，对业界最新 Agent 技术与 Harness 演进保持敏感度。 --- ## 加分项 1. 有从 0 到 1 搭建过企业级 Agent 评测体系或评测平台的完整经验； 2. 有模型微调 / RLHF / 推理优化实际落地经验； 3. 精通分布式系统与高并发架构，有 C 端或大型 B 端生产系统稳定性保障经验； 4. 有可演示的 Agent / Harness 项目（开源项目、技术博客、作品集或线上 Demo）； 5. 有物流、电商、客服、SaaS 等复杂业务场景的 Agent 落地经验。