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【核心使命】
我们正在打造一个由“人 + AI Agent”协同运作的去中心化治理网络。作为系统架构师,你不仅是代码的实现者,更是Agent生态的设计师——需定义其完整生命周期(诞生、进化、分级),构建高效协作机制,使各类异构AI智能体如同一支高度协同的作战单元,精准完成复杂治理任务。

【岗位职责】
1. Agent 生命周期体系设计:
建立AI Agent的标准化协议框架,覆盖从初始化(Prompt/Role设定)、训练优化(Fine-tuning)、能力评估与分级(Leveling)到持续迭代升级的全周期管理流程。

2. 多智能体协作架构(MAS)构建:
设计多Agent间的协同模型与通信机制,明确不同角色类型(如侦查型、裁判型、执行型)的功能边界,实现复杂任务的自动拆解、调度与协同执行。

3. 治理工作流编排实现:
将治理架构师提供的抽象规则转化为可运行的Agent流程逻辑,借助CrewAI/LangGraph等工具,打通“问题识别→决策→执行”的端到端自动化链路。

4. 底层系统对接与追溯能力建设:
主导Agent系统与底层算力平台、经济激励机制的技术集成,确保行为可追踪、状态可回溯、执行可验证。

【任职要求】
1. 学历背景(硬性条件):
国内985/211高校本科及以上学历,计算机科学、软件工程或人工智能相关专业(硕士优先考虑)。

2. 经验要求:
具备3-5年后台架构或AI系统开发经验。
备注:须有近1-2年深度参与LLM应用开发或Agent系统实际落地的项目经历。

3. 核心技能要求(关键技术能力):
编程语言: 精通Python,具备扎实的工程化编码能力(非临时脚本编写)。
模型调用: 深入理解大语言模型原理,熟练使用OpenAI / Claude / Llama等主流模型API,并掌握Prompt Engineering优化方法。
Agent框架: 深度掌握至少一种主流Agent开发框架(如LangChain、LangGraph、AutoGPT、CrewAI),并阅读过其核心源码。
系统架构: 熟悉任务编排机制、状态管理策略、向量数据库(RAG)及微服务架构设计。

4. 加分项(优先级极高):
具有多智能体系统(Multi-Agent System)真实场景落地经验。
理解Dify、Coze等工作流平台的底层架构逻辑。
2026-07-04 14:55
IP属地:广东深圳

职位福利

硕士3-5年Python微服务架构
企业发布信息图
深圳讴谱科技有限公司
不需要融资 · 20-99人
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