锦鲤求职岗位描述
岗位职责
1. 负责企业级 Agentic AI 系统整体架构设计
o 负责企业级智能体平台、Agent Runtime、Harness 体系的架构设计与技术演进；
o 建立智能体从需求理解、任务规划、执行、反馈到结果校验的完整运行架构；
o 结合企业现有技术体系，推动智能体能力平台化、标准化和可复用化。
2. 负责 Agent Runtime 与 Harness 核心能力建设
o 负责 Agent Runtime / Harness 核心架构设计与开发；
o 解决复杂任务长流程执行过程中的上下文、状态保持、异常恢复及执行可靠性问题。
3. 负责多智能体协同与自主编排能力建设
o 设计 Multi-Agent 架构以及 Agent 之间的任务委派、协作、结果汇总和状态管理机制；
o 负责 Planner / Supervisor / Worker 等多智能体协作模式的架构设计；
o 探索动态任务拆解、Agent 选择、并行/串行任务执行以及复杂任务自主编排能力。
4. 负责 Agent 与企业现有系统集成
o 负责 Agent 与企业内部知识库、业务系统、数据服务、API、MCP Server及工作流平台等系统的集成；
o 建立标准化的 Tool / MCP / Skill 接入机制；
o 设计 Agent 与企业应用之间安全、可控、可审计的执行链路。
5. 负责智能体安全、治理及可观测能力建设
o 负责 Agent 权限控制、工具执行审批、Sandbox、审计日志、敏感操作管控等机制设计；
o 建立 Agent 运行过程中的 Trace、Token、模型调用、工具调用、任务状态等可观测体系；
o 持续提升 Agent 任务执行成功率、稳定性、响应效率和资源使用效率。
6. 负责 Agent 架构技术研究与工程落地
o 持续研究主流 Agent / Harness / Multi-Agent 技术架构；
o 对主流开源项目进行源码级分析、技术选型和二次开发；
o 将优秀开源能力转化为企业级可复用的 Agent 基础能力。
岗位要求
必备条件
1. 5年以上企业级软件架构、平台架构、流程自动化或 AI 平台相关开发经验，有复杂平台架构设计及落地经验。
2. 熟悉 LLM、推理模型、Embedding、RAG、上下文工程等基本原理，理解大模型在 Agent 系统中的职责和边界。
3. 具备实际 Agent Runtime / Harness 开发经验，对以下能力中的多个方向有实际项目经验：
Agent Loop、Context Engineering、Tool Use / Function Calling、MCP、Planning、Memory / Session、State Management、Human-in-the-loop、Checkpoint / Retry / Recovery、Result Validation
4. 熟悉至少一种主流 Agent 开发框架或平台，例如：
LangGraph、LangChain、AutoGen、AgentScope，要求不仅停留在 API 使用层面，能够理解框架 Runtime、状态管理、工具执行和任务编排机制。
5. 具备 Multi-Agent 系统设计或开发经验，理解 Supervisor / Worker、任务委派、任务拆解、Agent 间上下文传递、结果聚合等核心机制。
6. 熟悉 Tool Use / Function Calling / MCP 等工具调用机制，具备企业 API、数据服务、知识库或业务系统集成经验。
7. 熟悉 Agent 安全治理机制，对权限控制、工具审批、Sandbox、执行审计、敏感操作管控等至少一个方向有实际经验。
8. 具备较强的系统架构能力，能够针对扩展性、可靠性、可观测性、安全性、性能等非功能性需求进行架构设计。
9. 具备良好的源码阅读和二次开发能力，能够对主流开源 Agent 项目进行架构分析、核心模块改造和企业级集成。
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加分项
1. 有复杂 Harness / Agent Runtime / 企业级 Agent Platform / Workflow Orchestration 平台从0到1的实际建设经验者优先。
2. 有以下开源项目源码研究、Contributor 或实际二次开发经验者优先：
DeepSeek Harness、LangGraph、AutoGen、OpenHands、OpenCode、Claude Code 等 Agent / Coding Agent / Harness 类项目。
3. 有大型企业 AI 平台、Agent Platform、AI Gateway 等基础设施建设经验者优先。
4. 有 Java / Python / TypeScript 等三种及以上技术栈的工程经验，具备跨语言 Runtime / SDK / API 集成能力者优先。
5. 有 Kubernetes、Docker、微服务、消息队列、分布式任务调度等云原生或分布式系统架构经验者优先