理想汽车Agent架构开发工程师-北京
任职要求
1. Python 基础扎实，具备良好的工程能力，有 REST API、异步任务、数据库等多服务协作开发经验； 2. 理解 Agent 的核心运行机制，包括工具调用、上下文管理、多轮对话、失败重试等，能够分析和解释 Agent 决策过程…
工作职责
1. 参与面向汽车测试场景的 Agent 平台建设，围绕 agentic-LIAT 相关系统开展 Runtime 与架构研发； 2. 基于 Agent 框架实现 Agent Loop，包括工具调用链路、上下文管理、多轮会话、Session 持久化、Checkpoint/Resume 等核心能力； 3. 参与 Harness 工程设计，包括 System Prompt、Tool Schema、Middleware、Long-term Memory 等能力建设，并持续优化 Agent 行为表现； 4. 参与多 Agent 路由与协同机制设计，支持意图识别、任务分发、Agent 间协议交互及不同编排模式落地； 5. 参与 HITL（Human-in-the-loop）机制与被动触发链路建设，将 Agent 能力嵌入飞书、LIAT 等现有业务工作流。
1. 负责面向商家的 B 端 AI Agent 应用建设，围绕商家经营、商品管理、订单履约、客服售后、营销运营、数据分析等场景，提升商家工作效率和经营效果。 2. 参与 AI Agent 基础框架能力建设，包括 Agent 编排、工具调用、任务规划、上下文管理、记忆机制、权限控制、工作流、人机协同、异常兜底等核心模块。 3. 将商家高频业务流程抽象为可复用的 Agent 能力和业务组件，如经营助手、商品助手、客服助手、营销助手、数据分析助手等。 4. 负责 Agent 与内部业务系统、数据平台、知识库、运营工具、CRM / 工单 / 商家后台等系统的集成。 5. 建设 Agent 应用的工程化能力，包括 Prompt 管理、工具注册、链路追踪、效果评估、灰度发布、成本控制和稳定性治理。 6. 与产品、算法、业务运营、商家服务团队协作，完成从业务场景识别、方案设计、原型验证到上线迭代的闭环。
1.参与企业级Agent原生架构底座建设，为业务部门提供Agent沙箱运行时、记忆、多租户、身份识别等通用能力，帮助业务快速落地Agentic Agent建设和实施。 2.为公司级Coding Agent提供Harness工程环境，打通基础架构、工程效能、可观测和运维体系，为研测运全流程提效。
Agent 应用架构设计与开发： 负责基于 LLM 的业务 Agent 系统设计，实现任务拆解、规划（Planning）、记忆管理（Memory）及API 集成（Function Call）。 1. 研发对话/多模态交互/多智能体协作场景下的 Agent 核心能力和创新技术。 2. 探索和提升 Agent 能力，设计并实现更高效的LLM 上下文系统、更丰富的 Skills/Tools 等。 3. 持续建设并提升 Agent 评测能力，结合强化学习提升 Agent 性能表现。
1、负责飞书通用Agent的设计与实现，持续优化复杂场景下的效果、性能、成本、稳定性； 2、基于LLM的系统架构设计，包括上下文管理、工具调用、运行时与可观测性等； 3、搭建评测集与标注流程，推动数据驱动的效果迭代； 4、深入理解业务需求，将大模型能力转化为可交付、可迭代的产品功能。