主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（仅展示）
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": "千问事业部-Agent Harness 技术专家-广州/杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州 / 广州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "未披露"AI生成
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"company": {
"company_name": "夸克",
"company_industry": "互联网 / 人工智能应用",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 优化多 Agent 编排、模型适配、幻觉治理、上下文管理、长期记忆与工具调用，提升任务完成效果，降低 Token 成本与执行耗时；\n2. 完善权限审批、Prompt 注入防护、系统沙箱隔离、网络加密通信与 Skills 风险检测等，降低误操作、越权访问和数据泄露风险，保护用户文件与隐私；\n3. 开发 Browser Use、Computer Use、Coding 等场景的 Skills，完善工作流与脚本编排，提升任务执行效果与性能；\n4. 建设高质量任务评测集、自动评测与打分系统，完善版本回归与迭代门禁；通过分析执行轨迹与产物，推动 Harness 效果持续提升；\n5. 参与 Harness 底座的核心架构与插件机制设计，支持模型、工具、Skills、Agent Loop 和上下文策略的扩展，以及跨产品、跨终端复用。",
"requirements_text": "1. 理解 LLM 与 Agent 的核心机制，包括 Transformer、Agent Loop、Planning、Skills / Plugin、多 Agent 编排、Programmatic Tool Calling、模型接入协议、长期记忆和上下文管理等；有相关项目实践，并在至少一个方向有深入优化经验；\n2. 深度使用 AI Coding 工具开发项目（如 CC、Codex 等），并把控 AI 生成代码的质量；学习能力强，能借助 AI 快速上手陌生技术领域的开发；\n3. 软件工程基础扎实，有 3 年以上大型项目研发经验，曾作为核心成员参与复杂系统建设；\n4. 有服务端高并发应用开发、客户端跨平台开发或 Windows C++ 桌面端开发经验者优先；\n5. 有较强的自驱力与责任心，善于沟通协作，对 AI 行业保持热情与好奇心。",
"skills": [AI生成
"C++",
"学习能力",
"大语言模型"
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"fulltext": "千问事业部-Agent Harness 技术专家-广州/杭州\n千问事业部-Agent Harness 技术专家-广州/杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州 / 广州\n\n职位描述\n1. 优化多 Agent 编排、模型适配、幻觉治理、上下文管理、长期记忆与工具调用，提升任务完成效果，降低 Token 成本与执行耗时；\n2. 完善权限审批、Prompt 注入防护、系统沙箱隔离、网络加密通信与 Skills 风险检测等，降低误操作、越权访问和数据泄露风险，保护用户文件与隐私；\n3. 开发 Browser Use、Computer Use、Coding 等场景的 Skills，完善工作流与脚本编排，提升任务执行效果与性能；\n4. 建设高质量任务评测集、自动评测与打分系统，完善版本回归与迭代门禁；通过分析执行轨迹与产物，推动 Harness 效果持续提升；\n5. 参与 Harness 底座的核心架构与插件机制设计，支持模型、工具、Skills、Agent Loop 和上下文策略的扩展，以及跨产品、跨终端复用。\n\n职位要求\n1. 理解 LLM 与 Agent 的核心机制，包括 Transformer、Agent Loop、Planning、Skills / Plugin、多 Agent 编排、Programmatic Tool Calling、模型接入协议、长期记忆和上下文管理等；有相关项目实践，并在至少一个方向有深入优化经验；\n2. 深度使用 AI Coding 工具开发项目（如 CC、Codex 等），并把控 AI 生成代码的质量；学习能力强，能借助 AI 快速上手陌生技术领域的开发；\n3. 软件工程基础扎实，有 3 年以上大型项目研发经验，曾作为核心成员参与复杂系统建设；\n4. 有服务端高并发应用开发、客户端跨平台开发或 Windows C++ 桌面端开发经验者优先；\n5. 有较强的自驱力与责任心，善于沟通协作，对 AI 行业保持热情与好奇心。\n1. 优化多 Agent 编排、模型适配、幻觉治理、上下文管理、长期记忆与工具调用，提升任务完成效果，降低 Token 成本与执行耗时；\n2. 完善权限审批、Prompt 注入防护、系统沙箱隔离、网络加密通信与 Skills 风险检测等，降低误操作、越权访问和数据泄露风险，保护用户文件与隐私；\n3. 开发 Browser Use、Computer Use、Coding 等场景的 Skills，完善工作流与脚本编排，提升任务执行效果与性能；\n4. 建设高质量任务评测集、自动评测与打分系统，完善版本回归与迭代门禁；通过分析执行轨迹与产物，推动 Harness 效果持续提升；\n5. 参与 Harness 底座的核心架构与插件机制设计，支持模型、工具、Skills、Agent Loop 和上下文策略的扩展，以及跨产品、跨终端复用。\n1. 理解 LLM 与 Agent 的核心机制，包括 Transformer、Agent Loop、Planning、Skills / Plugin、多 Agent 编排、Programmatic Tool Calling、模型接入协议、长期记忆和上下文管理等；有相关项目实践，并在至少一个方向有深入优化经验；\n2. 深度使用 AI Coding 工具开发项目（如 CC、Codex 等），并把控 AI 生成代码的质量；学习能力强，能借助 AI 快速上手陌生技术领域的开发；\n3. 软件工程基础扎实，有 3 年以上大型项目研发经验，曾作为核心成员参与复杂系统建设；\n4. 有服务端高并发应用开发、客户端跨平台开发或 Windows C++ 桌面端开发经验者优先；\n5. 有较强的自驱力与责任心，善于沟通协作，对 AI 行业保持热情与好奇心。",
"standard_classification": {
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