小红书AI Agent 工程师（社区新交互探索）
任职要求
1. 本科及以上（计算机/软件工程/AI 相关优先），3 年以上后端/平台/AI 工程经验，或有成熟的 agent/LLM 应用落地经验； 2. 熟练掌握至少一门主力语言（Python / Go / Java 等），具备大型项目工程经验； 3. 扎实的软件工程能力：架构设计、可靠性、可观测、性能与成本优化、可维护性； 4. 有“从 0 到可验证”的完整交付经验：能把探索做成可运行系统，并用评测/数据输出结论； 5. 良好的跨团队协作与…
工作职责
把“还没被证明的体验设想”做成可运行、可测量、可上线的端到端原型与实验，在真实业务场景里快速验证、快速迭代，把有效结论变成可推广的成熟方案。 工作职责 1、构建可运行的 Agent 核心链路：围绕社区新交互场景，设计并实现 Agent 的核心能力，你需要把一个“看起来可行的想法”，真正落成可以跑、可以测、可以复盘的系统； 2、端到端负责从想法到验证的完整闭环：你需要从 0 到 1 推动一条探索链路，我们希望你不是只完成开发任务，而是能对“这个方向是否成立”给出工程化判断； 3、设计并实现 Agent Runtime：为智能体在线运行提供稳定的系统支撑，你需要把模型能力变成真正稳定、可维护、可演进的系统能力； 4、设计并实现 Agent Harness：除了让 Agent 跑起来，我们也重视让 Agent 可测试、可评估、可回放、可比较。我们希望把一次次探索，沉淀成可重复验证、5、可持续优化的实验能力，而不是一次性 demo； 6、与多角色协作，把模型能力做成产品能力：把需求变成可执行的 agent spec，把模型能力变成稳定的系统能力； 7、推动 agent 技术路线图与关键架构决策：工具协议、记忆方案、评测口径、发布与灰度机制。
1、深度使用 AI 工具驱动日常开发，将 AI 融入需求分析、方案设计、编码实现、调试排查、Code Review 等研发全流程； 2、独立设计、开发和迭代 AI Agent，能根据业务场景完成 Agent 的架构选型、Prompt 设计、工具编排与端到端交付； 3、建立 Agent 效果评估体系，设计评测指标与测试用例，通过系统化的 Eval 持续度量和优化 Agent 表现； 4、开发和维护团队内部的 AI 提效工具与工作流，包括自定义 Skills、MCP Server、Prompt 模板、自动化脚本等； 5、独立或协作完成业务功能的全链路交付，覆盖前端、客户端、后端，不设边界； 6、持续探索 AI 新工具和新模式，沉淀最佳实践，推动团队整体 AI 能力提升。
1、开发框架 — CatPaw SDK/CLI 能力建设、Skill/Plugin 体系、开发者体验 2、平台集群 — 基于 OpenClaw 构建 CatClaw 集群，多智能体运行时、路由调度、会话管理、记忆系统 3、AI 编排 — 多模型调度、Prompt 工程、Function Calling、上下文管理 4、场景接入 — IM/社交/办公等多端渠道对接、浏览器自动化 5、安全隔离 — 多租户权限控制、数据沙箱
- 负责AI Agent系统的整体架构设计与核心能力研发，包括但不限于任务规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、长期/短期记忆（Memory）、多轮推理（Reasoning）等模块； - 设计并实现基于大模型的 Agent 执行框架，支持复杂任务拆解、动态决策与自主执行，提升系统自动化水平； - 设计并接入各类工具链（Tools / Plugins / APIs），实现 Agent 对外部系统（如数据库、搜索引擎、业务系统）的自动化调用能力； - 构建高可用、高并发的 Agent 服务体系，优化推理延迟、Token 成本与执行稳定性，支持生产级部署； - 持续跟进大模型与 Agent 领域前沿技术，并完成工程化落地。