千问办公-AI Agent Harness 工程师-杭州

1. 参与设计和建设千问办公 AI Agent 的底层 Harness 架构，支撑 Agent 会话生命周期、Turn/Event 流、工具调用、文件上下文、沙箱执行、插件/技能加载等核心链路。 2. 建设 Agent Runtime 与多 Engine 适配层，支持不同 Agent / 模型执行引擎在统一协议和运行环境下稳定工作。 3. 设计工具调用与 MCP / Plugin / Skill 的加载、投影、隔离、权限、诊断和 fallback 机制。 4. 建设面向研发的本地与云端 Harness，包括场景启动器、会话回放、事件重放、调试面板、日志与 Trace 等。 5. 提升 Agent 系统的可观测性，围绕 Agent 事件流、沙箱状态、工具调用链路、文件读写、模型响应、错误恢复等建立完整诊断能力。 6. 把 Agent 产品中的不稳定、不透明、难复现问题沉淀为底层能力和工程工具。 7. 持续优化 Agent 启动性能、运行稳定性、调试效率、开发体验和发布安全性。 8. 以评测驱动 Harness 工程迭代，参与评测、回归和 benchmark 体系建设。 【任职要求】 我们希望你具备 1. 扎实的软件工程能力，熟悉 Go / Python / TypeScript / Rust 中至少一门，掌握两门及以上更佳。 2. 理解 AI Agent 的基本架构，包括 tool calling、MCP、function calling、prompt / context 构造、多轮会话、执行环境、插件/技能机制、Multi-Agent 架构等。 3. 有后端基础设施、开发者工具、自动化平台、测试平台、运行时系统、分布式系统或 Agent 平台相关经验。 4. 熟悉异步事件流、WebSocket、状态机、任务编排、容器、沙箱、文件系统、权限隔离、日志追踪等工程问题。 5. 能设计可复现、可调试、可扩展的工程系统，而不是只靠人工排查和一次性脚本。 6. 有较强的工程抽象能力，能把零散问题收敛成统一协议、工具、框架或平台能力。 加分项 1. 对 AI 保持强烈热情和好奇心，能快速跟进 AI 技术变化，会主动探索最新 AI Agent 技术、开源项目、模型能力和工程实践。 2. 深度使用或研究过 Codex、Claude Code、OpenCode、Cursor、Cline、LangGraph、AutoGen、CrewAI、MCP 等 Agent 生态。 3. 做过 Agent Runtime、插件系统、工具调用框架、沙箱执行环境、Browser/Computer Use、代码执行环境或开发者平台。 4. 熟悉 Kubernetes、容器镜像、远程执行、文件存储、消息队列、事件溯源、分布式 tracing。 5. 有 CLI、SDK、协议适配层、自动化调试工具、优化 Harness、场景回放系统建设经验。