杭州
职位详情
一、岗位使命
聚焦下一代企业级多智能体（Multi-Agent）系统的核心架构与工程实现，贯通「平台-框架-模型-场景」全技术链路，构建具备可复用性、可编排性和可观测性的AI Agent底层设施，赋能业务团队高效落地智能办公、智能家居等半自动及全自动化智能体应用。
二、核心职责
架构设计
• 参考 AutoGen-GraphFlow、Magentic-UI、Dify、N8N、Claude Desktop 等系统设计理念，构建“低代码+高扩展”的多智能体协同架构；
• 定义 Agent 间通信机制（消息总线、状态同步、生命周期管理）、任务调度方案（DAG/Graph/Chain）以及可观测性体系（Trace、Metrics、Logging）。
技术选型与实现
• 主导至少一种 AI 框架（TensorFlow / PyTorch / LangChain / LlamaIndex）的选型与封装，搭建标准化模型接入层；
• 推进 RAG（向量+关键词+图检索）、大模型记忆机制、多智能体有向图控制三大核心技术的工程落地。
多模态交互
• 基于 DeepSeek-VL、Qwen-VL、Mini-CPM-V 等视觉语言模型，支持图文问答、图表解析、OCR融合检索等场景；
• 利用机器人端摄像头、红外传感器、麦克风等多源感知设备，实现对机器人动作及移动APP界面的智能体控制；
• 构建统一模态路由层（文本 / 图像 / 音频 / 视频），确保端到端响应延迟控制在200ms以内。
平台化与工具链
• 将上述能力模块化为可插拔组件，集成至内部 Agent 组件市场；
• 开发一键式 CLI 与 GUI 工具（借鉴 Claude Desktop 插件模式），支持产品与运营人员零代码配置复杂 Agent 流程。
性能与治理
• 建立大模型推理性能基准与成本评估模型，推进量化压缩、投机解码、分布式推理等优化策略；
• 制定 AI 安全合规标准（PII 脱敏、敏感词过滤、对齐性评测）。
三、硬性要求
5 年以上后端或算法工程经验，其中至少 2 年专注于多智能体系统或大模型架构设计；
熟练掌握 AutoGen-GraphFlow、Magentic-UI、Dify、N8N、Claude Desktop 中不少于 3 项，能清晰说明其数据流与插件机制；
精通 Python / TypeScript，具备 LangChain 或 LlamaIndex 源码级定制能力；
独立完成过基于 RAG 的知识库问答系统（支持百万级文档、达到千级 QPS），并可提供完整性能指标（********、Latency、Cost）；
熟悉 DeepSeek、Qwen、Mini-CPM 的模型结构、量化方法及 API 特性，能根据业务需求进行合理选型。
四、加分项
• 在主流开源 Agent 框架提交 PR ≥ 3 次；
• 具备 MCP（Model Context Protocol）或 A2A（Agent2Agent）协议实际落地经验；
• 掌握云原生技术栈（K8s、Knative、Argo Workflows）及 GPU 推理调度方案（vLLM、TensorRT-LLM）。
聚焦下一代企业级多智能体（Multi-Agent）系统的核心架构与工程实现，贯通「平台-框架-模型-场景」全技术链路，构建具备可复用性、可编排性和可观测性的AI Agent底层设施，赋能业务团队高效落地智能办公、智能家居等半自动及全自动化智能体应用。
二、核心职责
架构设计
• 参考 AutoGen-GraphFlow、Magentic-UI、Dify、N8N、Claude Desktop 等系统设计理念，构建“低代码+高扩展”的多智能体协同架构；
• 定义 Agent 间通信机制（消息总线、状态同步、生命周期管理）、任务调度方案（DAG/Graph/Chain）以及可观测性体系（Trace、Metrics、Logging）。
技术选型与实现
• 主导至少一种 AI 框架（TensorFlow / PyTorch / LangChain / LlamaIndex）的选型与封装，搭建标准化模型接入层；
• 推进 RAG（向量+关键词+图检索）、大模型记忆机制、多智能体有向图控制三大核心技术的工程落地。
多模态交互
• 基于 DeepSeek-VL、Qwen-VL、Mini-CPM-V 等视觉语言模型，支持图文问答、图表解析、OCR融合检索等场景；
• 利用机器人端摄像头、红外传感器、麦克风等多源感知设备，实现对机器人动作及移动APP界面的智能体控制；
• 构建统一模态路由层（文本 / 图像 / 音频 / 视频），确保端到端响应延迟控制在200ms以内。
平台化与工具链
• 将上述能力模块化为可插拔组件，集成至内部 Agent 组件市场；
• 开发一键式 CLI 与 GUI 工具（借鉴 Claude Desktop 插件模式），支持产品与运营人员零代码配置复杂 Agent 流程。
性能与治理
• 建立大模型推理性能基准与成本评估模型，推进量化压缩、投机解码、分布式推理等优化策略；
• 制定 AI 安全合规标准（PII 脱敏、敏感词过滤、对齐性评测）。
三、硬性要求
5 年以上后端或算法工程经验，其中至少 2 年专注于多智能体系统或大模型架构设计；
熟练掌握 AutoGen-GraphFlow、Magentic-UI、Dify、N8N、Claude Desktop 中不少于 3 项，能清晰说明其数据流与插件机制；
精通 Python / TypeScript，具备 LangChain 或 LlamaIndex 源码级定制能力；
独立完成过基于 RAG 的知识库问答系统（支持百万级文档、达到千级 QPS），并可提供完整性能指标（********、Latency、Cost）；
熟悉 DeepSeek、Qwen、Mini-CPM 的模型结构、量化方法及 API 特性，能根据业务需求进行合理选型。
四、加分项
• 在主流开源 Agent 框架提交 PR ≥ 3 次；
• 具备 MCP（Model Context Protocol）或 A2A（Agent2Agent）协议实际落地经验；
• 掌握云原生技术栈（K8s、Knative、Argo Workflows）及 GPU 推理调度方案（vLLM、TensorRT-LLM）。
2026-08-13 14:31
IP属地：浙江杭州
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本科5-10年平台架构
杭州超节点信息科技有限公司
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