LLM Agent 应用 / 产品 / 框架方向

该职位来源于猎聘 AI for Science 创业公司； 专注于解决宏观复杂物理系统的仿真与控制难题； 致力于构建AI原生的物理引擎，成为下一代工业体系的"AI大脑"； 应用领域： 能源产业（可控核聚变）、高端制造（航空航天、汽车、手机） 岗位职责

• Agent 系统架构设计与核心能力建设
• 参与公司 LLM Agent 方向整体技术路线与系统架构设计
• 设计并建设 Agent 核心能力模块
• 推动 Agent 系统从原型验证走向可复用、可扩展的工程技术体系
• 建立面向不同业务场景的 Agent 技术底座、抽象接口与复用能力
• Agent 应用与产品形态探索
• 主导或参与 Agent 应用与产品方案设计，探索 Agent 在真实业务场景中的成立条件与产品边界
• 与业务团队协作，完成从需求抽象、能力定义、交互设计到系统落地的闭环
• 识别高价值场景，设计更符合用户需求与组织流程的 Agent 产品形态
• Agent 框架、平台与开发者能力建设
• 参与 Agent framework、runtime、平台层能力或开发者工具链的设计与实现
• 建设面向内部或外部开发者的 Agent 开发、调试、评测、监控与迭代机制
• 优化复杂 Agent 系统在性能、稳定性、成本、可靠性和可维护性上的整体表现
• 推动形成工程规范、技术标准与实践，提升团队在 Agent 方向的交付效率
• 方向判断与技术规划
• 跟踪 Agent 领域的重要演化方向，结合模型能力、工程约束、用户需求与市场变化做出系统判断
• 对 Agent 的能力边界、适用问题、系统结构与未来演进提出清晰、可讨论、可落地的观点

核心要求：

• 在 LLM Agent 或相关方向具备持续且深入的实践经历，对该领域从早期探索到当前阶段的演进有较完整理解
• 具备较强的系统设计能力，能够独立推进复杂系统的架构设计、关键模块建设与工程落地
• 对 Agent 领域的发展历程、当前格局与未来趋势有系统性理解
• 对大语言模型、工具调用、记忆、评测、安全性、上下文管理等核心问题有较深入理解
• 具备快速实验与原型构建能力，能够将想法快速转化为可验证的系统或产品原型 通用基础要求：
• 科学或工程学相关专业背景（本科及以上），在抽象建模、技术判断、复杂问题分析方面能力突出
• 扎实的编程基础（精通Python，熟悉C++/Rust/Go中至少一种）
• 有LLM Agent实现经验（课程项目、实习、开源贡献均可）
• 熟悉Linux开发环境和基本软件工程实践 重要加分项：
• 有 LLM application / tool system / agent runtime / evaluation 等方向的系统建设经验
• 熟悉 LangGraph、OpenAI SDK、tool calling、MCP、RAG、SKILLS等相关生态
• 有 AI 产品、开发者工具、企业软件、自动化系统等相关经验
• 有较强的技术表达能力，在开源社区、技术写作、研究分享或行业交流中有持续输出

技术栈参考： 后端与系统： Python, Go, Rust, FastAPI 数据与基础设施： PostgreSQL, Redis, vector database 工程与部署： Docker, Kubernetes, Slurm, AWS/GCP 研发协作： Git, pytest, Grafana