京东AI agent开发工程师
任职要求
1.本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数学/统计学等相关专业； 2.至少1年以上AIAgent系统部署与架构设计的实战经验，熟悉Agent相关技术栈（如LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI等）的底层原理与工程实践； 3.具备良好的系统设计能力，能够从全局视角思考问题，参与设计高可用、可扩展、低延迟的AIAgent系统，熟悉多智能体协作（Multi-Agent）、自我演进（Self-evolving）等先进范式； 4.在以下至少两个领域有深入研究或项目经验：RAG（检索增强生成）、强化学习（…
工作职责
1.负责业务线AIAgent系统的方案设计与研发落地，参与智能体系统的技术选型与实现，构建覆盖资产上链、资产发行、合规审查、风险评估等场景的智能化解决方案； 2.基于业务场景需求，设计并构建能够自我演进、高效协同的多智能体（Multi-Agent）生态系统，实现智能体在复杂金融资产场景下的自主决策与协作； 3.探索并实践基于强化学习（RL）等前沿方法的智能体自我优化与在线学习能力，持续提升智能体在RWA垂直领域的专业能力和决策质量； 4.攻克智能体在复杂决策、稳定性与可靠性方面的核心技术挑战，将研究原型高质量地转化为可支撑线上业务的稳定生产系统； 5.关注AI及区块链领域前沿技术动态，结合业务特性进行技术预研和创新探索，持续推动业务的智能化升级； 6.积极参与技术方案评审与代码审查，分享技术经验，与团队共同提升AI工程能力，营造积极的技术创新氛围。
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、负责企业级 AI Agent 架构设计与核心算法研发，基于 Agent Loop 实现任务规划、工具调用与多轮对话管理 2、设计多智能体协同系统，主导 Agent 间任务拆解、并行调度与结果聚合的落地实现 3、研究并工程化 Agent 关键技术，包括意图识别、Graph RAG 知识检索、Chain-of-Thought 推理与置信度评估 4、负责 Prompt Engineering 全链路设计：系统提示、工具描述、角色人设、不确定性表达及持续迭代 5、设计会话 / 用户 / 角色 / 长期四层记忆体系，实现知识随使用持续积累的进化闭环 6、搭建模型评测与 A/B 测试体系，数据驱动模型选型与策略迭代
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。