阿里巴巴Accio Work Agent Harness-Bravo Star
任职要求
1. 深厚的技术背景：计算机、信息科学、数学或相关专业硕士/博士学位，业界AI/Agent团队的相关实习和工作经验； 2. 有较好工程能力，有Coding/Search Agent构建、Agent记忆系统构建、Multi-agen…
工作职责
我们是阿里巴巴国际数字商业集团-Alibaba.com-Accio算法团队，Alibaba.com是全球最大的跨境B2B数字化平台，我们在24年11月推出AI Native应用Accio，并在25年9月推出Accio Agent版本，上线以来至今，用户数和订阅量以每月翻倍的速度飞速增长。我们团队有丰富的算力资源、自由的研究氛围以及靠谱的商业落地场景，我们正在寻找能够赋予大模型"行动力"的算法工程师，我们致力于构建具有长期记忆、持久运行、能够自主操控计算机、编写复杂系统、能够实际帮助用户解决生产力任务的的数字员工Agent系统。 1. 研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具/skill调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强； 2. 复杂任务动态编排：设计并实现高扩展性的Multi-Agent协作框架（如Agent Swarm/Agent Team），支持将模糊的宏观目标递归拆解为原子任务； 3. Long-horizon运行设计：构建结合"工作记忆+全局知识库"的多级存储系统，解决Agent长期运行中的信息遗忘问题，建立跨Agent的共享上下文能力，设计Agent持续进化框架； 4. 构建端到端的Agent评测体系，构建生产力场景benchmark，推动Agent在business场景落地。
团队介绍： 团队整体负责Accio Agent构建，核心关注Agent自进化能力和长程任务执行能力，现有团队成员来自Top Tier大厂，大多毕业于清华/上交等知名院校，团队支持项目开源和顶会论文发表。 职责描述： 1. 研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具/skill调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强； 2. 复杂任务动态编排：设计并实现高扩展性的Multi-Agent协作框架（如Agent Swarm/Agent Team），支持将模糊的宏观目标递归拆解为原子任务； 3. Long-horizon运行设计：构建结合""工作记忆+全局知识库""的多级存储系统，解决Agent长期运行中的信息遗忘问题，建立跨Agent的共享上下文能力，设计Agent持续进化框架； 4. 构建端到端的Agent评测体系，构建生产力场景benchmark，推动Agent在business场景落地。
我们是Accio Work，一个行动式AI产品，一个可以执行任务、调用工具、操作工作空间的生产力伙伴，我们致力于突破Agent技术的边界，让每个人都能拥有属于自己的Agent Team。加入我们，共同打造真正“动手”的 AI。 岗位职责： 1. 负责Agent桌面端核心模块研发，包括会话交互系统、任务执行引擎、工具调用框架、工作空间管理及虚拟机（VM）控制。 2. 主导Agent服务端架构设计与开发，涵盖网关接入、模型/工具调度、VPS集成、Skill/Plugin市场等能力建设。 2. 构建Agent性能评测体系与自动化测试框架，推进执行策略优化、容错降级机制设计，保障系统可靠性。 3. 协同产品、算法及业务团队，推动Agent技术在业务场景的高效落地。
我们是Accio Work，一个行动式AI产品，一个可以执行任务、调用工具、操作工作空间的生产力伙伴，我们致力于突破Agent技术的边界，让每个人都能拥有属于自己的Agent Team。加入我们，共同打造真正“动手”的 AI。 岗位职责： 1. 负责Agent桌面端核心模块研发，包括会话交互系统、任务执行引擎、工具调用框架、工作空间管理及虚拟机（VM）控制。 2. 主导Agent服务端架构设计与开发，涵盖网关接入、模型/工具调度、VPS集成、Skill/Plugin市场等能力建设。 2. 构建Agent性能评测体系与自动化测试框架，推进执行策略优化、容错降级机制设计，保障系统可靠性。 3. 协同产品、算法及业务团队，推动Agent技术在业务场景的高效落地。
1、构建Agent自进化闭环系统：针对复杂商业场景，设计并研发具备自主进化能力的 Agent 框架，形成从任务执行到自我反思、经验总结、能力增强的完整闭环； 2、研发Agent自主学习与经验沉淀机制： --探索 Agent 在与环境交互中自主学习、自我改进的多元化路径； --研究长期经验沉淀算法，构建 Agent 可持续演化的能力底座，解决复杂任务流中的策略退化、长程优化等问题。 3、探索前沿Agent自演进路径： --研究自动化对齐、自主数据演化、指令自我迭代等方向，构建模型在弱监督乃至无人工干预下的自我演进机制； --探索启发式学习（Heuristic Learning）、自我博弈（Self-Play）等前沿技术，打造具备自驱动特征的智能体系统。 4、技术落地与业务实战：将自进化 Agent 算法应用于AccioWork等核心商业场景，沉淀具有行业影响力的技术方案与高水平学术成果。