阿里云智能-AI Agent应用工程师-专有云（北京&杭州）

1. Code Agent 架构与核心模块建设 ● 负责 Code Agent 核心模块设计与研发，包括 Runtime、Planner、仓库上下文、代码编辑、工具调用、执行沙箱、状态管理和权限审计。 ● 建设仓库级代码索引、语义检索、依赖分析和上下文组装能力，提升大型代码库的理解与定位效率。 ● 对接 Git、代码托管、IDE、需求系统和 CI/CD，支持专有云、混合云及企业内网部署。 2. 自主软件工程任务闭环建设 ● 建设从需求或 Issue 理解、代码定位、方案规划、代码修改、测试执行到错误修复的任务链路。 ● 完善长任务中的状态保存、重试恢复、人工确认、失败回退和过程追踪能力。 ● 根据任务复杂度选择单 Agent、确定性 Workflow 或人机协同方案。 3. 工程化与评估体系建设 ● 优化真实代码仓库中的任务完成率、有效 Patch 率、测试通过率、运行延迟、Token 成本和执行稳定性。 ● 建设覆盖仓库理解、Bug 修复、测试生成、代码评审和代码迁移的评估集与回归机制。 ● 完善 Trace、执行回放和失败样本分析能力，支持问题定位与持续迭代。 4. 场景落地与模板沉淀 ● 面向 Bug 修复、单测补全、代码评审、重构迁移等场景，识别高价值、可验收的 Agent 任务。 ● 将任务流程、仓库规则、工具链路、权限策略和评估样例沉淀为标准任务模板。 【任职要求】 1. Code Agent 架构能力 ● 理解 Planner、Repository Context、Tool、Sandbox、State、Evaluator、Guardrail 等核心模块。 ● 理解“分析—规划—编辑—执行—验证—修复”的运行闭环，能够设计异常恢复和人工介入机制。 ● 能判断模型、确定性工作流和工程工具各自适合承担的职责。 2. 软件工程与工具链能力 ● 具备扎实的后端或平台工程能力，熟悉 Git、构建系统、测试框架和 CI/CD。 ● 理解 AST、LSP、静态分析、依赖关系或代码搜索中的一种或多种技术。 ● 熟悉异步任务、消息队列、容器、任务调度和隔离执行等工程体系。 3. LLM 应用工程能力 ● 熟悉至少一种 Agent 框架，或有自研 Code Agent、Coding Assistant 的实践经验。 ● 理解上下文窗口、模型路由、缓存、Token 成本、限流、重试和降级等生产问题。 ● 能处理危险命令、源码泄露、凭证访问和工具越权等安全风险。 4. 企业级产品与交付意识 ● 有 ToB 平台、私有化部署或企业研发效能产品经验者优先。 ● 能从研发流程中识别 Agent 化机会，并判断价值、可交付性、可验收性和可复制性。 ● 能与产品、研发及客户技术团队协作，将技术能力转化为可量化的研发效率提升。