开源 Agent 开发者生态实习生 上海 校招 实习 互联网 / 电子 / 网游 日常实习 职位描述 【你会做什么】1. 开发并开源 Agent Demo、开发者工具、CLI / SDK 示例。2. 发布和维护 GitHub、Hugging Face、ModelScope 项目。3. 完善 README、文档、示例、测试，处理 Issue 和 PR 反馈。4. 跟踪开源 Agent、MCP、模型工具调用等方向，并快速做出可用原型。 职位要求 【我们希望你】1. 2027 届及以后在读，每周可实习 3
AI Agent 算法工程师 深圳、上海、杭州 全职 研发 职位描述 岗位使命负责构建支撑AI Agent全生命周期的核心运行时系统与开发框架平台。你将站在大模型工程化落地的最前沿，设计并实现高性能、高可用、可扩展的Agent运行时引擎、编排调度核心、工具调用框架及可观测性体系，为上层业务Agent提供稳定、高效、安全的底层基础设施与开发范式。如果你拥有大数据/分布式系统基础设施的深厚背景，并对将大模型能力转化为可规模化运行的Agent系统充满热情，这正是属于你的机会。核心职责1. Agent运行时系统（Runtime）设计与研发：负责Agent Runtime内核的设计、研发与性能优化，涵盖Agent生命周期管理、状态持久化、上下文窗口管理、长程任务执行与断点恢复等核心能力，保障智能体核心引擎稳定高效运行。2. Agent编排框架与工作流引擎：基于LangGraph/AutoGen/Strands等主流框架理念，设计并实现Agent编排引擎，支持多智能体协作调度、复杂状态机与工作流DAG定义、动态任务路由与负载分发，构建统一的Agent执行通道抽象。3. 工具链与基础设施底座：构建Tool/Plugin注册与调用框架，支持动态工具发现、权限控制、安全沙箱隔离执行；设计大规模Sandbox系统与公司级Agent Tool网关，保障多租户场景下的安全与资源隔离。4. 大规模Agent系统集成与性能优化：深度结合分布式计算、流处理与高并发系统设计经验，优化端到端LLM推理调用链路，实现Token预算管理、上下文压缩、提示词缓存与模型路由策略，持续降低系统延迟与成本。5. Agent可观测性与治理体系：建设全链路可观测性体系，覆盖Tracing、Logging、Metrics及Agent执行轨迹追踪与分析；构建Agent行为合规检测、Prompt漂移监控及自动化质量评估与回归验证管线。6.开发者平台与SDK建设：模块化输出Agent开发套件，封装API/SDK/CLI，降低业务团队Agent构建与调优门槛；定义并维护Agent开发规范与最佳实践，支撑业务场景快速集成与规模化交付。7. 前沿技术探索与架构演进：持续跟踪业界Agent基础设施、MCP/A2A协议、云原生编排等方向的技术进展，推动新技术在平台中的规模化落地，持续迭代架构以适应不断增长的智能体规模与复杂度需求。 职位要求 必备技术能力1. 精通至少一种系统级编程语言（Go/Java/Rust）与至少一种AI/脚本语言（Python），具备扎实的编程功底与优秀的系统设计能力；2. 具备3年以上分布式系统或大数据基础设施（如Kafka、Flink、Spark、Ray、HDFS、消息队列等）的设计开发经验，深刻理解分布式一致性、状态管理、高可用架构与弹性伸缩等核心概念；3. 熟悉Docker/Kubernetes等云原生技术栈，具备微服务架构、服务网格（Service Mesh）、容器编排、CI/CD流水线的工程实践经验；4. 熟悉至少一种主流AI Agent开发框架（LangGraph/AutoGen/LangChain/Strands等）的设计理念与底层实现，理解Agent工作流编排、工具调用、记忆管理等核心机制；5. 理解大语言模型（LLM）基本原理与推理部署流程，有RAG系统、向量数据库或模型服务化的工程经验；6. 具备良好的系统抽象能力与组件化设计思维，熟悉事件驱动架构、插件化架构等常见架构模式。经验背景：1. 在大数据平台、分布式调度系统、云原生PaaS平台或高并发消息系统等相关领域有项目实践经验者优先；2. 有Agent运行时系统、Agent平台基础设施或LLM推理服务平台的设计开发经验者优先;3. 熟悉多租户系统设计，具备大规模系统部署、性能优化与容量规划经验;综合素质：1. 具备优秀的系统抽象、问题拆解与工程架构能力，对构建高可靠、可扩展的Agent基础设施充满热情2. 拥有出色的自驱力、学习能力和跨团队沟通协作能力——你将同时与算法团队、平台工程团队和业务团队深度合作3. 能够快速适应AI Agent领域的高速技术迭代，在快节奏环境中持续学习并输出高质量工程成果4. 对将大数据/分布式系统经验迁移至AI Agent基础设施这一全新领域充满探索欲与使命感加分项：1. 有从0到1构建Agent开发框架、Agent运行时或智能体平台的核心架构经历2.
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AI Agent算法工程师 - 3D打印复杂排障与打印质量自动优化方向 上海、杭州、深圳 正式 研发 - 算法 27届秋招（研发类） 职位描述 负责设计、开发并持续进化面向3D打印领域的复杂排障与打印质量自动优化智能体系统。你将站在AI Agent技术的最前沿，运用Agent Skills模块化能力工程、Harness Engineering工程化治理体系和Agent自优化等新兴范式，打造能够自主学习、自我进化、精准诊断3D打印异常根因并自动调整打印参数以交付完美打印质量的AI系统，彻底重塑3D打印的智能运维标准。核心职责1. 多智能体系统与自主进化：基于LangGraph/AutoGen等框架设计“感知—诊断—决策—执行”闭环的Multi-Agent系统，实现复杂排障任务的工作流编排、状态管理、分层记忆与协同推理，保障系统稳定性与线上监控，实现Harness Engineering工程化治理。2. Agent Skills能力工程：将3D打印排障与质量优化的领域能力模块化为可组合、可复用的Skills（如喷嘴堵塞诊断、翘曲根因推理、参数自动补偿等），建立Skills注册与动态加载机制，实现通用Agent按需获取专业技能。3. Agent架构自优化：构建外循环优化框架，将完整Harness程序（含提示词、工具定义、上下文管理等）作为优化对象，通过历史Harness的因果推理实现架构级自主改进，驱动排障准确率与效率持续进化。4. AI Coding与自动化质量优化：运用AI Coding Agent辅助开发打印参数推理、缺陷识别与校正策略等核心模块，引入测试驱动自纠正机制降低回归风险；深度集成打印机传感、控制API及切片软件，实现从缺陷感知到参数自适应调整的全自动化闭环。5. 前沿技术探索与落地：持续跟踪Agent工程化、自优化及AIGC等领域前沿，深度结合3D打印材料与工艺知识，将创新技术转化为解决实际工业问题的生产力，并参与技术评审与架构设计。 职位要求 【必备技术能力】1. 精通Python，深度理解至少一种主流AI Agent开发框架（LangGraph/AutoGen/Strands等），具备多智能体系统或复杂状态编排工作流的实际项目经验。2. 深入理解Harness Engineering工程化理念，有Agent系统工具编排、记忆管理、状态持久化及错误恢复等核心组件的设计开发经验。具有提示词工程深度实践经验，理解或实践过TDAD等提示词自优化方法论者优先。3. 熟悉Agent Skills能力模块化设计范式，具备将业务能力封装为可复用Skills的实践经验。4. 熟悉大语言模型（LLM）原理及应用，有RAG系统、模型微调（LoRA/QLoRA）的实际项目经验。熟悉向量数据库（Milvus、FAISS、ChromaDB等）及传统数据库，了解图数据库基本原理。【经验背景】1. 在智能运维（AIOps）、工业故障诊断、任务型对话系统或Agent工程化等领域有项目实践经验。2. 有处理复杂业务逻辑、构建多步骤决策系统的经验，能设计高效、可靠且具备自进化能力的技术方案。3.