杭州·滨江区
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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生命周期（诞生、进化、分级）的定义者，需设计其协作机制，使各类异构AI智能体如同一支高度协同的团队，高效完成复杂治理任务。
【岗位职责】
1. Agent 生命周期体系构建：
制定AI Agent的标准化规范，覆盖从初始化（Prompt/Role设定）、训练优化（Fine-tuning）、能力评估（Leveling）到持续迭代的完整生命周期管理流程。
2. 多智能体协同架构设计：
建立Agent间的协作模型与通信机制，明确不同角色（如侦查型、裁判型、执行型）的能力范围，实现复杂任务的自动分解与协同执行。
3. 治理流程自动化编排：
将抽象的AI治理规则（由治理架构师提供）转化为可运行的Agent工作流，借助CrewAI/LangGraph等工具，打通“识别问题”到“执行解决”的全链路自动化。
4. 底层系统对接与追踪能力建设：
负责Agent系统与底层计算资源网络及经济激励系统的集成与数据追溯设计。
【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）。
2. 经验要求：
3-5年后端架构或AI系统开发经验。
注：须具备近1-2年深度参与LLM应用开发或Agent系统落地的实际项目经历。
3. 核心技术能力（硬技能）：
编程语言： 熟练掌握Python，具备扎实的工程化编码能力（非简单脚本编写）。
模型调用： 深入理解LLM运行机制，熟练使用OpenAI / Claude / Llama等主流模型API，并精通Prompt Engineering优化技巧。
Agent框架： 深度掌握至少一种主流Agent框架（如LangChain, LangGraph, AutoGPT, CrewAI），并阅读过其核心源码。
系统架构： 熟悉任务调度（Orchestration）、状态管理、向量数据库（RAG）以及微服务架构设计。
4. 优先考虑项（显著加分）：
具备多智能体系统（Multi-Agent System）实际落地经验。
理解Dify、Coze等工作流平台的底层实现逻辑。
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生命周期（诞生、进化、分级）的定义者，需设计其协作机制，使各类异构AI智能体如同一支高度协同的团队，高效完成复杂治理任务。
【岗位职责】
1. Agent 生命周期体系构建：
制定AI Agent的标准化规范，覆盖从初始化（Prompt/Role设定）、训练优化（Fine-tuning）、能力评估（Leveling）到持续迭代的完整生命周期管理流程。
2. 多智能体协同架构设计：
建立Agent间的协作模型与通信机制，明确不同角色（如侦查型、裁判型、执行型）的能力范围，实现复杂任务的自动分解与协同执行。
3. 治理流程自动化编排：
将抽象的AI治理规则（由治理架构师提供）转化为可运行的Agent工作流，借助CrewAI/LangGraph等工具，打通“识别问题”到“执行解决”的全链路自动化。
4. 底层系统对接与追踪能力建设：
负责Agent系统与底层计算资源网络及经济激励系统的集成与数据追溯设计。
【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）。
2. 经验要求：
3-5年后端架构或AI系统开发经验。
注：须具备近1-2年深度参与LLM应用开发或Agent系统落地的实际项目经历。
3. 核心技术能力（硬技能）：
编程语言： 熟练掌握Python，具备扎实的工程化编码能力（非简单脚本编写）。
模型调用： 深入理解LLM运行机制，熟练使用OpenAI / Claude / Llama等主流模型API，并精通Prompt Engineering优化技巧。
Agent框架： 深度掌握至少一种主流Agent框架（如LangChain, LangGraph, AutoGPT, CrewAI），并阅读过其核心源码。
系统架构： 熟悉任务调度（Orchestration）、状态管理、向量数据库（RAG）以及微服务架构设计。
4. 优先考虑项（显著加分）：
具备多智能体系统（Multi-Agent System）实际落地经验。
理解Dify、Coze等工作流平台的底层实现逻辑。
2026-05-15 14:31
IP属地：浙江杭州
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
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