滴滴AI Agent 开发工程师(JR20260707015)
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业；可放宽至大专（需具备丰富相关项目经验）。 2. 熟练掌握Python/Java/Go等至少一门主流开发语言，具备扎实的数据结构、算法基础与良好代码规范。 3. 深…
工作职责
1. 主导Agent核心逻辑与系统架构开发，负责目标规划、任务拆解、工具调用（Function Call/MCP协议）、记忆系统等核心模块的编码与优化，构建“感知-决策-行动”完整闭环。 2. 基于LangChain、LangGraph等主流框架，搭建高效可扩展的Agent开发体系，适配多业务定制化需求，提升系统响应速度与任务完成率。 3. 对接主流大模型（火山模型、通义千问、GPT系列等），优化模型调用策略、Prompt工程与上下文管理，解决模型幻觉、记忆局限等核心技术问题。 4. 主导Agent产品技术方案设计与落地，解决高并发、高可用场景下的技术瓶颈，排查线上技术问题并持续迭代优化。 5. 跟踪Agent领域前沿技术（CoT、ReAct等），推动新技术、新方法的创新落地，指导团队开展技术攻关。 6. 配合跨团队推进项目，撰写高质量技术与接口文档，提供技术支持，保障项目按时高质量交付。
负责 C 端创新产品中的 AI Agent 能力建设，推动 AI 能力从概念验证走向真实用户可用的产品体验。 围绕用户需求和业务目标，设计并落地智能交互、任务协作、个性化服务、主动推荐等 AI 产品能力。 负责 AI Agent 应用的核心架构设计与工程实现，保障系统在效果、稳定性、性能、成本和可扩展性上的持续优化。 持续优化 Agent 在理解、规划、执行、反馈等关键环节的表现，提升用户体验和业务转化效果。 建立面向真实用户场景的 AI 效果评估和迭代机制，通过数据、实验和用户反馈持续改进产品能力。 跟进大模型与 Agent 相关前沿技术，判断其在 C 端创新场景中的适用性，并推动快速验证和产品化落地。
1. 负责CatPaw SDK/CLI能力建设，设计并实现Skill/Plugin体系，持续提升开发者体验。 2. 基于OpenClaw构建CatClaw集群，负责多智能体运行时、路由调度、会话管理及记忆系统的设计与开发。 3. 主导AI编排层开发，包括多模型调度、Prompt工程、Function Calling及上下文管理机制。 4. 推动IM/社交/办公等多端渠道的场景接入，支持浏览器自动化能力集成。 5. 构建安全隔离体系，实现多租户权限控制与数据沙箱机制，保障系统安全性与稳定性。
AI Agent 开发工程师 职位描述 负责 AI Agent 核心能力的设计与研发，包括任务规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、记忆管理（Memory）、多轮对话管理等模块； 设计并实现 Multi-Agent 协作架构，包括子 Agent 路由、任务拆解与分配、Agent 间通信协议、结果聚合与冲突消解； 搭建 Agent 评测体系，设计评测数据集与评测维度（准确性、工具调用正确率、任务完成率），建设 A/B 评测流水线，持续优化 Agent 效果； 参与 Agent Harness 框架建设，包括 Agent 执行的编排调度、错误处理与重试机制、降级策略、可观测性（日志、Tracing、Token 用量、延迟监控）； 基于主流 Agent 框架开发可复用的 Agent Skill（技能包），制定 Skill 开发规范，推动 Agent 能力模块化； 参与知识库与检索系统的建设与优化：知识抽取、文档解析、混合检索、重排序等，构建领域知识库和语义索引系统； 使用 AI Coding 工具（Cursor/Claude Code/Codex）进行日常研发，实践 Vibe Coding 范式，持续提升研发效能。
1. 参与 AI Agent 服务层的整体架构设计与落地，建设智能数据高效流转，包括数据接入、清洗、标注、元数据与血缘增强、数据治理、数据安全。 2. 面向大模型与Agent，设计并实现核心服务层组件，负责Agent场景的效果优化，深入研究LLM后训练相关技术，包括CPT/SFT/RLHF/RLVR等，提高算法准确率和效率。 3. 构建可复用的 Agent 框架与组件库（记忆模块、工具箱、调度器等），实现不同任务的快速拼接、部署与生产落地。 4. 跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于强化学习中的奖励模型的优化和创新，AgentRL，可验证奖励的构建和扩充。 5. 关注前沿 AI 技术在 Agent 场景的落地可用性，推动试点、验证与落地。