AI Agent工程师
1. 负责面向多模态任务的 AI Agent 系统架构设计与核心研发，建设任务规划、上下文与记忆管理、执行状态管理及多智能体协作等能力，推动业务落地。
2. 围绕业务场景规划与建设 Agent 工具矩阵，完善工具注册、能力管理与服务接入体系，提升工具的复用性与扩展性。
3. 建设工作流与任务编排能力，结合 Dify 等低代码平台实现复杂业务流程自动化，持续优化流程开发效率与运行稳定性。
4. 负责大语言模型及多模态模型的统一接入，完善模型适配、路由选择与 Prompt 管理，优化任务完成质量、响应速度及调用成本。
5. 建设并发执行、故障恢复、可观测性与效果评估能力，持续提升 Agent 系统的可靠性与运行效率。
6. 牵头团队技术建设，推动架构改进、技术规范落地与知识共享；带领团队开发人员完成方案设计、任务拆解、技术攻关及项目交付。
7. 推动 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具在研发流程中的应用，参与制定并落地团队 AI 辅助研发规范，提升研发效率与交付质量。
1. 熟练掌握 Java、Python，具备扎实的系统设计、并发编程与分布式任务处理能力，能够独立完成复杂模块研发及线上问题排查；有 Java 21/25、虚拟线程实践经验者优先。
2. 理解 Agent 核心机制，熟悉 LangChain、LangGraph、Google ADK、AgentScope、LlamaIndex 等框架中的一种或多种，具备实际项目研发与交付经验。
3. 熟悉 Dify 等低代码 Agent / 工作流编排平台，具备工具集成、工作流开发或平台扩展经验。
4. 具备大模型应用开发经验，参与过文本、图像等多模态场景的业务落地，能够结合模型能力与限制完成服务集成及效果调优。
5. 必须具备 AI 辅助研发能力（Vibe Coding），熟练使用 Claude Code、Codex 等工具开展实际项目开发，能够通过任务拆解、上下文组织与迭代反馈推进研发，并独立完成生成代码的理解、审查、测试与调试。
6. 理解并实践团队 AI 辅助研发规范，熟悉项目指令与上下文管理、工具权限、数据安全及代码评审要求，对 AI 辅助开发的交付质量负责。
7. 具备技术指导与项目推进能力，能够组织方案讨论、指导团队开发人员、协调解决关键问题，带领团队成员按计划完成交付。
加分项
有生产环境下的 Agent Runtime、工具平台或多智能体系统建设经验。
有基于 Dify 等低代码平台的工作流体系建设、复杂流程优化、组件扩展或平台二次开发经验。
有 Agent 效果评估、链路追踪、失败案例分析或调用成本优化经验。
有团队 AI 研发规范制定与推广经验，并取得可验证的研发效率或交付质量改进成果。
参与过相关开源项目，或有可展示的 Agent 应用与技术成果。