小红书Agent研发专家-AI Coding方向

1、主导面向大前端领域的AI编码智能体，实现UI生成、代码转换、组件创建、逻辑编排、PRD 拆解等核心功能。 2、跟进最新的大语言模型（LLM）和Agent技术，并将其创新性地应用于前端开发场景。 3、构建和优化Agent执行与规划框架，并建立科学的评估体系来持续迭代Agent的性能和代码质量。 4、将AI能力产品化，以IDE插件、在线服务等形式，为开发者提供稳定、高效的AI编程辅助工具。

1. 负责业界领先的自主 AI Coding 新技术形态探索和关键技术实现，持续探索 AI Coding 技术的能力上限； 2. 构建应用于大规模用户 AI Coding 产品的 Harness Engineering 技术体系，负责 Context Engineering、Multi-Agents Orchestrator、Memory、Observability、Guardrails 等关键技术实现； 3. 持续跟踪 AI Coding Agent 前沿技术，探索并落地面向未来的 AI Coding 新产品和新技术。

1. 负责业界领先的自主 AI Coding 新技术形态探索和关键技术实现，持续探索 AI Coding 技术的能力上限； 2. 构建应用于大规模用户 AI Coding 产品的 Harness Engineering 技术体系，负责 Context Engineering、Multi-Agents Orchestrator、Memory、Observability、Guardrails 等关键技术实现； 3. 持续跟踪 AI Coding Agent 前沿技术，探索并落地面向未来的 AI Coding 新产品和新技术。

● 岗位定位： 你将作为AI视频生产应用与Agent系统的核心建造者，负责打造这个时代最具创造力的“自主智能体”。我们正在用Agent重新定义视频生产的工作方式——不是让AI辅助人类操作，这个Agent将能够理解人类的创意意图，自主规划、调度并执行从创意到成片的整个视频创作流程。你将站在AI技术与视频创意的交汇点，设计并落地驱动这一切的Agent系统，让每个人都能指挥一个“AI制作团队”，让AI成为真正的"视频生产者"。 ● 核心职责 1. AI视频生产Agent架构设计 ● 主导设计面向视频全链路生产的Multi-Agent系统架构，拆解并定义不同角色Agent的能力边界与协作协议。 ● 构建支持复杂任务分解、动态规划、自主决策、异常恢复的Agent运行框架。 ● 设计Agent间的通信机制、状态管理与记忆体系，保障长链路生产任务的一致性、可追溯性与可干预性。 2. 多模态模型集成调优 ● 持续跟踪并将最新的图片生成、视频生成、音频生成、VL等多模态大模型集成进Agent生产链路，保持Agent能力的持续技术领先。 ● 对模型输出质量进行系统性调优，针对视频生产场景的语义一致性、运动合理性、视觉/音频质量、叙事逻辑性、指令遵循度、情绪传达力等关键指标进行专项优化。 ● 建立模型能力评测基准体系，定义质量基线与模型SLA，构建覆盖模型选型、版本对比、回归验证的数据化决策链路。 3. 任务规划与工作流编排 ● 设计基于LLM的动态任务规划引擎，支持自然语言输入→任务图生成→并行/串行执行→结果聚合的完整链路。 ● 在平台层统一工作流引擎之上，根据不同创作意图、内容类型、生产规格，在运行时动态构建差异化的视频生产工作流。 ● 攻关长链路任务的可靠性保障：任务断点续传、局部重试、人机协同介入点设计等核心工程难题，确保复杂任务在动态工作流下依然稳定可控。 4. 提示词工程与效果优化 ● 系统性构建面向视频生产各环节的Prompt工程体系，包括分层结构化、动态上下文、领域知识、多模态提示协同对齐等精细化设计。 ● 建立Prompt版本管理、A/B评测、自动优化机制，通过数据驱动持续提升Agent各节点输出质量。 ● 探索基于RLHF、DPO等技术的偏好对齐方法，让Agent的生产风格与用户意图高度契合，逼近"零修改直出"。 5. 视频生成流程自动化 ● 端到端打通从"创意"到"成片输出"的全自动化生产流水线，以最小化人工干预节点为终极目标。 ● 构建智能质检Agent，对生成视频进行自动化质量评估、问题定位与修复决策，形成自我纠错的生产闭环。 ● 设计支持批量生产、个性化定制、多风格并行的自动化调度体系，支撑规模化内容生产的工业级需求。