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一、職位定位
以「多智能體系統(tǒng)」為核心場景，LLM 作為可插拔模塊，負責從0到1設計并落地智能座艙量產(chǎn)級AI Agent框架，支撐車內(nèi)語音助手、導航、娛樂等場景。
二、核心職責
1. 架構(gòu)設計
? 設計可擴展、可觀測、可編排、可治理的Agent運行時平臺，指導開發(fā)團隊落地并迭代 AI Agent；
? 設計Agent元模型：Role（角色）、Skill（工具）、Memory（會話/長期）、Plan（策略）、Governance（策略/合規(guī)）五大元數(shù)據(jù)；
? 制定Agent編排協(xié)議：基于DAG + 事件總線，支持順序、并行、條件、循環(huán)、子流程；
? 設計Agent間通信協(xié)議（gRPC + Protobuf），支持同步調(diào)用、異步消息、事件訂閱；
? 支持OpenAI/Claude/Llama/私有化模型的熱插拔。
2. 平臺核心模塊落地
? Agent Orchestrator：基于 LangGraph + Temporal 的狀態(tài)機引擎，支持百萬級Agent實例；
? Tool注冊中心：統(tǒng)一注冊 HTTP、SQL、Shell、內(nèi)部 API 等工具，帶權(quán)限、限流、熔斷；
? Memory Hub：分層存儲（Redis 會話緩存 + TiDB 長期記憶 + ElasticSearch 全文檢索）；
? Agent市場：可視化拖拽組裝Agent，一鍵發(fā)布到測試/生產(chǎn)環(huán)境；
? Agent觀測：Trace、Metrics、Logging 三棧合一，定位 Agent 異常。
3. 性能與成本
? 設計Agent冷啟動 < 10 s，熱實例復用池，GPU利用率 ≥ 70%；
? LLM調(diào)用Token成本 ≤ 0.001￥/1k tokens（通過批處理、KV-Cache 共享、模型量化）。
4. 治理與合規(guī)
? 實現(xiàn)Agent行為審計、敏感數(shù)據(jù)脫敏、紅隊對抗、權(quán)限分級；
? 支持策略灰度、A/B Test、回滾、藍綠發(fā)布。
三、任職資格
硬性條件
1. 計算機相關專業(yè)本科及以上，8年以上架構(gòu)經(jīng)驗，其中3年以上分布式系統(tǒng)+事件驅(qū)動/微服務經(jīng)驗；
2. 精通多智能體系統(tǒng)、工作流引擎、Actor 模型任意一種；
3. 熟悉LangGraph/Temporal/Cadence/Akka/Orleans至少一種編排框架；
4. 熟悉LLM調(diào)用鏈（Prompt Engineering、Function Calling、RAG）；
5. 熟練Python，熟悉 K8s、Istio、Prometheus、Grafana；
6. 有大規(guī)模實時系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)和容量規(guī)劃經(jīng)驗。
加分項
1. 主導過AI Agent/ChatOps/自動化運維等平臺落地；
2. 對MCP（Model Context Protocol）或Agent Protocol標準有實踐經(jīng)驗。