深圳
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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。
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。
2026-05-15 13:53
IP属地：广东深圳
职位福利
硕士3-5年Python微服务架构
深圳讴谱科技有限公司
不需要融资 · 20-99人
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