主分类：Agent系统开发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Token Foundry-云端Agent技术专家-北京/杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
"company_name": "通义",
"company_industry": "人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "通义提供人工智能模型及文档阅读等AI应用。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "计算机科学、软件工程或相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 面向ToB行业场景（如AI手机等），设计并构建可扩展、高可用的Agent编排系统，支撑多模态交互系统中复杂任务的自动化执行。\n2. 深度整合阿里集团内部丰富的Agent能力，同时对接第三方生态服务，打造统一的行业级Agent应用。\n3. 制定标准化的工具描述协议、Agent接入规范与开发者工具链（SDK/CLI/调试平台），降低内外部生态伙伴的接入门槛。\n4. 针对移动端等资源受限环境，优化Agent调用链路的性能、延迟与鲁棒性，支持离线、弱网、低功耗等边缘场景下的可靠运行。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、软件工程或相关专业硕士及以上学历，3年以上后端系统或平台型产品研发经验。\n2. 熟悉大模型驱动的Agent架构，具备Task Planning、Function Calling、Tool Use、ReAct等机制的实际开发或集成经验。\n3. 精通至少一种主流后端语言（如Java、Go、Python），熟悉微服务架构、分布式系统、消息中间件（如RocketMQ、Kafka）及API网关技术。\n4. 了解LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Semantic Kernel 或类似Agent框架，有自研Agent调度引擎经验者优先。\n5、有大模型Agent应用的规模化落地经验。主导或深度参与过先进Agent Harness架构（如计划-执行、反思、多智能体协同等）的设计与实现，对Agent的规划、工具调用、状态管理有系统性认知。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Kafka",
"React",
"分布式系统",
"微服务",
"Go",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "4. 了解LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Semantic Kernel 或类似Agent框架，有自研Agent调度引擎经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "Token Foundry-云端Agent技术专家-北京/杭州\nToken Foundry-云端Agent技术专家-北京/杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 面向ToB行业场景（如AI手机等），设计并构建可扩展、高可用的Agent编排系统，支撑多模态交互系统中复杂任务的自动化执行。\n2. 深度整合阿里集团内部丰富的Agent能力，同时对接第三方生态服务，打造统一的行业级Agent应用。\n3. 制定标准化的工具描述协议、Agent接入规范与开发者工具链（SDK/CLI/调试平台），降低内外部生态伙伴的接入门槛。\n4. 针对移动端等资源受限环境，优化Agent调用链路的性能、延迟与鲁棒性，支持离线、弱网、低功耗等边缘场景下的可靠运行。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、软件工程或相关专业硕士及以上学历，3年以上后端系统或平台型产品研发经验。\n2. 熟悉大模型驱动的Agent架构，具备Task Planning、Function Calling、Tool Use、ReAct等机制的实际开发或集成经验。\n3. 精通至少一种主流后端语言（如Java、Go、Python），熟悉微服务架构、分布式系统、消息中间件（如RocketMQ、Kafka）及API网关技术。\n4. 了解LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Semantic Kernel 或类似Agent框架，有自研Agent调度引擎经验者优先。\n5、有大模型Agent应用的规模化落地经验。主导或深度参与过先进Agent Harness架构（如计划-执行、反思、多智能体协同等）的设计与实现，对Agent的规划、工具调用、状态管理有系统性认知。\n1. 面向ToB行业场景（如AI手机等），设计并构建可扩展、高可用的Agent编排系统，支撑多模态交互系统中复杂任务的自动化执行。\n2. 深度整合阿里集团内部丰富的Agent能力，同时对接第三方生态服务，打造统一的行业级Agent应用。\n3. 制定标准化的工具描述协议、Agent接入规范与开发者工具链（SDK/CLI/调试平台），降低内外部生态伙伴的接入门槛。\n4. 针对移动端等资源受限环境，优化Agent调用链路的性能、延迟与鲁棒性，支持离线、弱网、低功耗等边缘场景下的可靠运行。\n1. 计算机科学、软件工程或相关专业硕士及以上学历，3年以上后端系统或平台型产品研发经验。\n2. 熟悉大模型驱动的Agent架构，具备Task Planning、Function Calling、Tool Use、ReAct等机制的实际开发或集成经验。\n3. 精通至少一种主流后端语言（如Java、Go、Python），熟悉微服务架构、分布式系统、消息中间件（如RocketMQ、Kafka）及API网关技术。\n4. 了解LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Semantic Kernel 或类似Agent框架，有自研Agent调度引擎经验者优先。\n5、有大模型Agent应用的规模化落地经验。主导或深度参与过先进Agent Harness架构（如计划-执行、反思、多智能体协同等）的设计与实现，对Agent的规划、工具调用、状态管理有系统性认知。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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