AI Agent 平台研发工程师—基础技术

1、建设面向研发全生命周期的智能化体系，推动 AI Agent 在需求澄清、技术方案设计、代码生成、测试发布及智能运维排障等核心场景的深度落地。 2、负责企业级 Agent 框架（EasyAgent）的核心研发，基于 DeepAgent 等开源生态进行深度二次开发与演进，完善 Agent Runtime、沙箱调度隔离、网关权限治理、向量检索与开源数据库（如 PostgreSQL 等）的标准化集成，提供开箱即用的企业级底座能力。 3、沉淀企业级 MCP、Skill 与 Workflow 资产体系，基于代码、文档、接口及运行时数据构建领域知识与自动化能力，打通研发工具链（IDE/CI/CD）与生产运维监控系统，实现复杂工程场景的高阶自主化执行。 4、建设 Agent 全链路可观测、白盒化控制与评测闭环，推动生产级 Agent 最佳实践落地；负责推进框架的开源生态建设与对外技术赋能，打造业内领先的企业级 Agent 开源解决方案。 【任职要求】 1、2 年以上 Java、Python、Golang 等语言开发经验，具备扎实的后端、分布式系统和软件工程基础。 2、具备 Agent 或 AI 应用项目实战经验，深入理解 Agent Runtime、Tool Calling、MCP、RAG、上下文工程和任务编排等核心技术。 3、熟悉 DeepAgent、LangGraph、Spring AI 等至少一种主流 Agent 框架，深入理解 Graph/DAG 编排机制与状态机模型，具备框架扩展或企业级二次开发经验者优先。 4、熟悉代码仓库、IDE、CI/CD、发布和监控等研发基础设施与工具链，具备优秀的平台抽象能力、工程质量和架构稳定性意识。 加分项 -深入研究或二次开发过主流 Agent 框架（如 LangChain/DeepAgent 生态），对沙箱环境隔离、企业级基础设施集成有深入实践，或为知名开源项目核心贡献者。 -具备企业级业务知识库、代码知识图谱、Coding Agent、研发效能平台或 Workflow Engine 架构设计与建设经验。 -具备复杂业务架构或全栈研发经验，能够深刻理解端到端工程痛点并推动智能化能力闭环落地。