AI agent开发工程师

岗位职责1.深度参与 Agent产品与 Agent Harness 的架构设计和功能实现，搭建 Multi-Agent 技术框架，建设上下文与状态管理、工具调用、执行控制、记忆（Memory）、沙箱、异常恢复等核心能力，推动 Agent 技术从原型验证落地到真实业务场景。2. 基于 Spring Al 等框架开发 Agent 应用，结合业务完成 Tool Calling、MCP、RAG、Workflow、Human-in-the-loop 能力设计，解决 Agent 在业务环境下的准确性、稳定性、可控性与异常恢复问题。3. 通过 Context Engineering、Prompt Engineering、RAG、SFT（指令微调）等手段，系统性提升 Agent的逻辑推理、长程任务规划与指令遵循能力。4.参与 Agent Memory 体系设计开发，覆盖短期记忆、长期记忆、会话记忆、用户记忆及任务记忆。5. 根据业务场景设计维护 Agent 评测集（Eval Dataset / Golden Dataset），覆盖常规、复杂、边界及 BadCase 场景；构建 Agent 评估方法论与自动化评测工具，量化 Agent在基础推理、环境交互、执行轨迹、工具调用等维度表现。任职要求1.2027 届本科及以上学历，计算机/软件工程/人工智能等相关专业优先。2. 具备出色的编程能力，深入理解数据结构与基础算法，熟悉 Python、Java、Type script/Java script.C++、Golang 等至少一门语言；了解 Spring AI 核心设计思想与常用组件，有相关 AI、Agent 应用开发经验者优先。3. 熟悉 LangChain、LangGraph、Llamalndex 等LLM 应用框架的设计思路及组件，理解 Agent Harness 基本机制，有实际的 RAG 或在线 Agent 项目落地经验。4. 熟悉 Context Engineering 和 Prompt Engineering，理解 CoT、ReAct、 Plan-and-Execute 等典型推理与 Agent 执行范式，并能根据业务反馈持续迭代优化策略。5. 熟悉 Node.js、FastAPI、Flask 等Web 开发框架，具备 API设计、服务端开发、部署及问题排查的工程经验。6.有 Agent Harness、MCP、自动化评估、开源项目贡献经验，或在 GitHub上有高质量AI 相关项目；熟悉Tool Calling、Memory.Workflow、 Multi-Agent. Human-in-the-loop 等典型 Agent 应用模式者加分。