Agent 开发工程师

AI 摘要智能生成

在人工智能研究院，负责 Agent 的核心能力研发与产品化落地

职位描述

岗位概述 在人工智能研究院，负责 Agent 的核心能力研发与产品化落地。你会围绕任务规划、工具调用、知识检索与效果评测，构建从"模型能答"到"业务能跑"的完整技术闭环——让它真正在工厂与办公的真实场景里稳定跑起来，而不只是演示里的亮点。 岗位职责 参与 Agent 核心链路的开发与实现，涵盖任务规划、工具调用、代码理解与修改、执行结果反馈、异常处理与任务恢复等关键环节。 参与 Agent 运行时、上下文与记忆管理、工具协议接入、可观测性及成本控制等基础能力建设。 参与 Agent 能力在真实业务场景中的落地验证，保障功能的稳定性、可用性与可度量性，对线上效果负责。 参与企业知识库、文档解析与检索链路的建设与优化，负责知识切分、召回排序、权限控制、时效管理与多源冲突处理等关键环节，保障 Agent 所获取知识的准确性、及时性与合规性。 参与 Agent 效果评测体系建设，设计任务级评测集与量化指标（任务完成率、工具调用成功率、响应时延、调用成本等），基于失效案例分析持续优化提示词、流程编排与模型选型。 跟踪 Agent 领域技术进展，对上下文工程、多智能体协作、长程任务等新范式开展可行性验证，为技术选型提供依据。

任职要求

• 本科及以上应届毕业生，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业，成绩优秀者优先。
• 计算机基础扎实，熟悉数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库等核心知识，具备性能、并发与资源占用问题的分析与定位能力。
• 具备良好的软件开发功底，熟练掌握 Python、TypeScript、Go、Java 中至少一门语言，有完整的项目开发经历，重视编码规范与代码质量，关注测试、日志与可维护性。
• 具备 Agent 开发实践：在课程项目、竞赛、开源项目、个人项目或研究课题中，完整参与过至少一个 Agent 类项目或核心模块的建设，在任务规划、工具调用、上下文管理、多轮交互、效果评测中至少一个方向具备实践经验与独立思考。
• 熟悉大模型应用开发的基本范式，包括提示词工程、上下文工程、Function Calling、检索增强生成与 Agent 执行循环，理解其能力边界与典型失效模式。
• 具备知识工程或企业知识管理相关经验，在知识库建设、文档结构化解析、检索召回优化、知识治理（权限、版本、质量、更新）中至少一个方向具备实践经验。
• 具备较强的问题拆解能力与学习能力，能够在需求不明确的情况下完成问题定义，并通过数据与实验验证结论、推动方案落地。
• 加分项
• 长期深度使用 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具，并形成个人方法论或工作流沉淀。
• 具备 Agent 框架开发经验，或具备 Agent 编排系统的开发经验。
• 具备检索系统、向量数据库或知识图谱的实习项目经验。
• 具备评测体系建设经验，或以数据驱动方式优化线上效果的经验。
• 具备代码沙箱、容器隔离或代码执行环境相关经验。
• 具备开源项目、技术博客或其他形式的技术输出。
• 有 ToB 项目交付、私有化部署或多租户场景的实习或项目经验。
• 你将获得什么
• 真实业务场景：从三一集团各业务线与职能部门的真实需求出发，完整经历 Agent 从需求拆解、方案设计到上线落地与效果迭代的全过程。
• 完整工程闭环：不只做 Demo——代码要进生产、效果要可度量，你会同时接触 Agent 运行时、知识检索、评测体系与成本控制这几块。
• 前沿方向：在上下文工程、多智能体协作、长程任务、Agent 评测等方向持续做技术验证，并参与模型与技术选型。