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": "北京-Agent Harness 研发工程师(J100815)",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "-本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-作为 Agent Harness 核心构建者，参与设计与开发 Agent Harness 产品技术架构，打造支撑 LLM 能力在真实业务场景稳定释放的核心交互范式与系统底座\n-搭建 Agent 可读、可控、可验证的系统支撑体系，涵盖状态管理、沙箱环境设计、反馈闭环、执行约束、上下文交接与关键信息 compaction 优化，保障 Agent 长时间高复杂度执行的稳定性与可控性\n-深度参与 LLM 与 Harness 的联合优化，从 Harness 视角实现模型能力的最大化适配，分析并验证不同 Harness 设计对模型行为的真实影响\n-设计并实现 Agent 与人类的协作机制与反馈闭环，沉淀用户反馈并驱动产品持续迭代，在数亿用户规模的真实产品中，通过“人-模-体”协同进化探索智能上限",
"requirements_text": "-本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，技术功底扎实，学习能力突出，可在 AI 辅助下完成跨领域高质量任务交付\n-深入理解 AI Agent 底层机制和 ReAct、CoT、Plan-and-Execute 等主流 Agent 原理，熟练使用 PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备 Agent 系统从算法设计到工程落地的完整能力\n-Agent 重度用户与实践者，熟悉主流 Agent 框架的优劣差异，能清晰分析其在复杂文件读写、环境反馈、长任务执行等场景下的不足，并提出改良方案\n-良好的沟通协作能力和技术品味，能与模型研究员、产品经理紧密配合，共同推进 Harness 领域的前沿创新与产品落地，具备快速将学术成果落地为商业化产品的实战能力\n-加分项：有 AI Agent 相关开源项目贡献或 Harness 工程落地经验，智能体产品早期搭建经历，知名开源项目核心贡献、顶级会议论文发表或高水平技术竞赛获奖经历者优先",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"React",
"算法设计",
"学习能力",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "加分项：有 AI Agent 相关开源项目贡献或 Harness 工程落地经验，智能体产品早期搭建经历，知名开源项目核心贡献、顶级会议论文发表或高水平技术竞赛获奖经历者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"fulltext": "北京-Agent Harness 研发工程师(J100815)\n北京-Agent Harness 研发工程师(J100815)\n\n基础信息\n地点：北京市\n项目：校招\n类别：技术\n招聘人数：25\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-作为 Agent Harness 核心构建者，参与设计与开发 Agent Harness 产品技术架构，打造支撑 LLM 能力在真实业务场景稳定释放的核心交互范式与系统底座\n-搭建 Agent 可读、可控、可验证的系统支撑体系，涵盖状态管理、沙箱环境设计、反馈闭环、执行约束、上下文交接与关键信息 compaction 优化，保障 Agent 长时间高复杂度执行的稳定性与可控性\n-深度参与 LLM 与 Harness 的联合优化，从 Harness 视角实现模型能力的最大化适配，分析并验证不同 Harness 设计对模型行为的真实影响\n-设计并实现 Agent 与人类的协作机制与反馈闭环，沉淀用户反馈并驱动产品持续迭代，在数亿用户规模的真实产品中，通过“人-模-体”协同进化探索智能上限\n\n职责要求\n-本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，技术功底扎实，学习能力突出，可在 AI 辅助下完成跨领域高质量任务交付\n-深入理解 AI Agent 底层机制和 ReAct、CoT、Plan-and-Execute 等主流 Agent 原理，熟练使用 PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备 Agent 系统从算法设计到工程落地的完整能力\n-Agent 重度用户与实践者，熟悉主流 Agent 框架的优劣差异，能清晰分析其在复杂文件读写、环境反馈、长任务执行等场景下的不足，并提出改良方案\n-良好的沟通协作能力和技术品味，能与模型研究员、产品经理紧密配合，共同推进 Harness 领域的前沿创新与产品落地，具备快速将学术成果落地为商业化产品的实战能力\n-加分项：有 AI Agent 相关开源项目贡献或 Harness 工程落地经验，智能体产品早期搭建经历，知名开源项目核心贡献、顶级会议论文发表或高水平技术竞赛获奖经历者优先\n-作为 Agent Harness 核心构建者，参与设计与开发 Agent Harness 产品技术架构，打造支撑 LLM 能力在真实业务场景稳定释放的核心交互范式与系统底座\n-搭建 Agent 可读、可控、可验证的系统支撑体系，涵盖状态管理、沙箱环境设计、反馈闭环、执行约束、上下文交接与关键信息 compaction 优化，保障 Agent 长时间高复杂度执行的稳定性与可控性\n-深度参与 LLM 与 Harness 的联合优化，从 Harness 视角实现模型能力的最大化适配，分析并验证不同 Harness 设计对模型行为的真实影响\n-设计并实现 Agent 与人类的协作机制与反馈闭环，沉淀用户反馈并驱动产品持续迭代，在数亿用户规模的真实产品中，通过“人-模-体”协同进化探索智能上限\n-本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，技术功底扎实，学习能力突出，可在 AI 辅助下完成跨领域高质量任务交付\n-深入理解 AI Agent 底层机制和 ReAct、CoT、Plan-and-Execute 等主流 Agent 原理，熟练使用 PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备 Agent 系统从算法设计到工程落地的完整能力\n-Agent 重度用户与实践者，熟悉主流 Agent 框架的优劣差异，能清晰分析其在复杂文件读写、环境反馈、长任务执行等场景下的不足，并提出改良方案\n-良好的沟通协作能力和技术品味，能与模型研究员、产品经理紧密配合，共同推进 Harness 领域的前沿创新与产品落地，具备快速将学术成果落地为商业化产品的实战能力\n-加分项：有 AI Agent 相关开源项目贡献或 Harness 工程落地经验，智能体产品早期搭建经历，知名开源项目核心贡献、顶级会议论文发表或高水平技术竞赛获奖经历者优先",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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