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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "高德-AI Agent 平台工程师-AI方向",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
},
"company": {
"company_name": "高德",
"company_industry": "数字地图 / 导航服务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "高德提供电子地图和导航服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "- 本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "# 岗位介绍\n我们正在建设新一代 AI Agent 平台，打造能够支撑生产环境稳定运行的 Agent Runtime（Harness）。\n这不仅仅是调用大模型完成任务，而是围绕 Agent 的任务编排、状态管理、工具调用、上下文管理、质量控制、可观测性等核心能力，构建一套稳定、可扩展、可持续演进的平台基础设施。\n如果你热衷于复杂系统架构设计，希望参与 AI Agent 底层能力建设，并将 AI 系统真正落地到生产环境，这将是一份具有挑战性的工作。\n---\n# 岗位职责\n- 负责 AI Agent Harness（Runtime）核心能力的架构设计与研发，包括任务编排、状态管理、上下文管理、工具调用、异常恢复、质量门禁等基础能力。\n- 设计并持续优化多 Agent 协作机制，提升系统的稳定性、可扩展性和可维护性。\n- 建设生产级 Agent 工程体系，包括日志、Tracing、监控、指标、重试、降级、幂等等稳定性能力。\n- 建立 Agent 开发规范、Workflow、Contract、测试体系及持续集成流程，提高研发效率和交付质量。\n- 与产品、算法及业务团队协作，将复杂业务能力沉淀为可复用的平台能力。\n- 持续跟踪 AI Agent、LLM Runtime、Tool Calling、Memory、Workflow 等技术方向，并结合业务场景推动工程化落地。",
"requirements_text": "任职要求\n## 经验要求\n- 本科及以上学历，计算机相关专业。\n- 5 年及以上后端研发或基础架构研发经验，具备大型在线服务开发经验。\n- 必须参与过生产环境 AI Agent 系统建设，而非仅完成 Demo 或简单模型调用。\n- 有 AI Agent 平台、Workflow Engine、LLM Runtime 或 AI 基础平台相关经验者优先。\n## 专业能力\n### AI Agent 工程能力\n- 深入理解 AI Agent 的运行机制，包括任务拆解、工具调用、上下文管理、状态管理、Memory、Workflow 等核心能力。\n- 有 Agent Harness、Agent Runtime 或类似平台能力设计与开发经验，能够支撑复杂、多步骤、多角色 Agent 的稳定运行。\n- 熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI 等）的设计理念，能够结合业务进行合理选型或自主实现关键能力，而非依赖框架默认能力。\n### 软件工程能力\n- 扎实的软件工程基础，具备大型系统架构设计经验，能够设计高内聚、低耦合、易扩展的系统架构。\n- 熟悉服务治理相关能力，包括监控、日志、Tracing、限流、熔断、重试、幂等、故障恢复等生产级工程实践。\n- 熟练使用 Python 或 Go，具备良好的编码规范、代码质量意识。\n- 熟悉 CI/CD、工程规范及研发流程建设。\n---\n## 我们期待你具备\n- 真正参与过生产级 AI Agent 系统建设，而不仅仅是 AI Demo 或简单模型集成。\n- 具备完整的软件工程思维，理解 AI 系统长期运行过程中对稳定性、可维护性和可演进性的要求。\n- 能够将复杂业务抽象为平台能力，持续提升团队整体研发效率。\n- 对 AI 技术保持持续关注，并能够结合业务场景推动新技术的工程化落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"系统架构",
"架构设计",
"Go",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "有 AI Agent 平台、Workflow Engine、LLM Runtime 或 AI 基础平台相关经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent.amap.com/off-campus/position-detail?positionId=100023940003"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100023940003",
"post_date": "2026-08-19",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.amap.com/off-campus/position-detail?positionId=100023940003"
},
"fulltext": "高德-AI Agent 平台工程师-AI方向\n高德-AI Agent 平台工程师-AI方向\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：北京\n\n职位描述\n# 岗位介绍\n我们正在建设新一代 AI Agent 平台，打造能够支撑生产环境稳定运行的 Agent Runtime（Harness）。\n这不仅仅是调用大模型完成任务，而是围绕 Agent 的任务编排、状态管理、工具调用、上下文管理、质量控制、可观测性等核心能力，构建一套稳定、可扩展、可持续演进的平台基础设施。\n如果你热衷于复杂系统架构设计，希望参与 AI Agent 底层能力建设，并将 AI 系统真正落地到生产环境，这将是一份具有挑战性的工作。\n---\n# 岗位职责\n- 负责 AI Agent Harness（Runtime）核心能力的架构设计与研发，包括任务编排、状态管理、上下文管理、工具调用、异常恢复、质量门禁等基础能力。\n- 设计并持续优化多 Agent 协作机制，提升系统的稳定性、可扩展性和可维护性。\n- 建设生产级 Agent 工程体系，包括日志、Tracing、监控、指标、重试、降级、幂等等稳定性能力。\n- 建立 Agent 开发规范、Workflow、Contract、测试体系及持续集成流程，提高研发效率和交付质量。\n- 与产品、算法及业务团队协作，将复杂业务能力沉淀为可复用的平台能力。\n- 持续跟踪 AI Agent、LLM Runtime、Tool Calling、Memory、Workflow 等技术方向，并结合业务场景推动工程化落地。\n\n职位要求\n任职要求\n## 经验要求\n- 本科及以上学历，计算机相关专业。\n- 5 年及以上后端研发或基础架构研发经验，具备大型在线服务开发经验。\n- 必须参与过生产环境 AI Agent 系统建设，而非仅完成 Demo 或简单模型调用。\n- 有 AI Agent 平台、Workflow Engine、LLM Runtime 或 AI 基础平台相关经验者优先。\n## 专业能力\n### AI Agent 工程能力\n- 深入理解 AI Agent 的运行机制，包括任务拆解、工具调用、上下文管理、状态管理、Memory、Workflow 等核心能力。\n- 有 Agent Harness、Agent Runtime 或类似平台能力设计与开发经验，能够支撑复杂、多步骤、多角色 Agent 的稳定运行。\n- 熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI 等）的设计理念，能够结合业务进行合理选型或自主实现关键能力，而非依赖框架默认能力。\n### 软件工程能力\n- 扎实的软件工程基础，具备大型系统架构设计经验，能够设计高内聚、低耦合、易扩展的系统架构。\n- 熟悉服务治理相关能力，包括监控、日志、Tracing、限流、熔断、重试、幂等、故障恢复等生产级工程实践。\n- 熟练使用 Python 或 Go，具备良好的编码规范、代码质量意识。\n- 熟悉 CI/CD、工程规范及研发流程建设。\n---\n## 我们期待你具备\n- 真正参与过生产级 AI Agent 系统建设，而不仅仅是 AI Demo 或简单模型集成。\n- 具备完整的软件工程思维，理解 AI 系统长期运行过程中对稳定性、可维护性和可演进性的要求。\n- 能够将复杂业务抽象为平台能力，持续提升团队整体研发效率。\n- 对 AI 技术保持持续关注，并能够结合业务场景推动新技术的工程化落地。\n# 岗位介绍\n我们正在建设新一代 AI Agent 平台，打造能够支撑生产环境稳定运行的 Agent Runtime（Harness）。\n这不仅仅是调用大模型完成任务，而是围绕 Agent 的任务编排、状态管理、工具调用、上下文管理、质量控制、可观测性等核心能力，构建一套稳定、可扩展、可持续演进的平台基础设施。\n如果你热衷于复杂系统架构设计，希望参与 AI Agent 底层能力建设，并将 AI 系统真正落地到生产环境，这将是一份具有挑战性的工作。\n---\n# 岗位职责\n- 负责 AI Agent Harness（Runtime）核心能力的架构设计与研发，包括任务编排、状态管理、上下文管理、工具调用、异常恢复、质量门禁等基础能力。\n- 设计并持续优化多 Agent 协作机制，提升系统的稳定性、可扩展性和可维护性。\n- 建设生产级 Agent 工程体系，包括日志、Tracing、监控、指标、重试、降级、幂等等稳定性能力。\n- 建立 Agent 开发规范、Workflow、Contract、测试体系及持续集成流程，提高研发效率和交付质量。\n- 与产品、算法及业务团队协作，将复杂业务能力沉淀为可复用的平台能力。\n- 持续跟踪 AI Agent、LLM Runtime、Tool Calling、Memory、Workflow 等技术方向，并结合业务场景推动工程化落地。\n任职要求\n## 经验要求\n- 本科及以上学历，计算机相关专业。\n- 5 年及以上后端研发或基础架构研发经验，具备大型在线服务开发经验。\n- 必须参与过生产环境 AI Agent 系统建设，而非仅完成 Demo 或简单模型调用。\n- 有 AI Agent 平台、Workflow Engine、LLM Runtime 或 AI 基础平台相关经验者优先。\n## 专业能力\n### AI Agent 工程能力\n- 深入理解 AI Agent 的运行机制，包括任务拆解、工具调用、上下文管理、状态管理、Memory、Workflow 等核心能力。\n- 有 Agent Harness、Agent Runtime 或类似平台能力设计与开发经验，能够支撑复杂、多步骤、多角色 Agent 的稳定运行。\n- 熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI 等）的设计理念，能够结合业务进行合理选型或自主实现关键能力，而非依赖框架默认能力。\n### 软件工程能力\n- 扎实的软件工程基础，具备大型系统架构设计经验，能够设计高内聚、低耦合、易扩展的系统架构。\n- 熟悉服务治理相关能力，包括监控、日志、Tracing、限流、熔断、重试、幂等、故障恢复等生产级工程实践。\n- 熟练使用 Python 或 Go，具备良好的编码规范、代码质量意识。\n- 熟悉 CI/CD、工程规范及研发流程建设。\n---\n## 我们期待你具备\n- 真正参与过生产级 AI Agent 系统建设，而不仅仅是 AI Demo 或简单模型集成。\n- 具备完整的软件工程思维，理解 AI 系统长期运行过程中对稳定性、可维护性和可演进性的要求。\n- 能够将复杂业务抽象为平台能力，持续提升团队整体研发效率。\n- 对 AI 技术保持持续关注，并能够结合业务场景推动新技术的工程化落地。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}