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": "Agent引擎开发工程师(J103885)",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "ACG",
"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",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "-本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责核心模块的技术实现,包括但不限于 Agent 运行引擎、工具/技能(Skills)插件系统、长期记忆(Memory)、多模型路由与调用\n-负责平台的高可用性、性能优化与稳定性建设,包括异步消息处理、状态持久化、调用限流、错误重试、监控 trace、全链路日志、资源隔离等\n-构建多层次安全防护体系,包括但不限于sandbox、工具调用权限校验、行为监控与异常检测、human-in-the-loop 审批门、人机确认高危操作、AGENTS.md 式安全规则引擎、运行时策略强制执行,推动 Agent 从原型到生产级安全可用\n-探索先进的 Agent 范式(如自主规划、自我反思、代码生成技能、多 Agent 协作等),解决复杂多步任务在真实场景下的落地问题,推动从原型到生产级可用 \n-与前端(聊天适配/Web UI)、模型 fine-tune/算法、产品及安全团队紧密协作,共同打造隐私优先、高扩展、用户友好的 AI Agent 体验",
"requirements_text": "-本科及以上学历,3年以上后端开发经验,熟练掌握 TypeScript/Node.js,对 JavaScript 异步编程有深入理解;熟悉 Go 或 Rust 者优先\n-熟练使用常见中间件,包括 Redis(缓存/队列)、PostgreSQL(持久化)、Kafka(消息总线)等 \n-深入理解分布式系统与高并发架构,对消息路由、事件驱动、负载均衡、熔断降级、限流、认证授权(OAuth/JWT)有实际项目实践 \n-具备扎实的系统安全与隔离工程经验,了解常见 Agent 攻击面(如 prompt injection、工具滥用、内存/文件逃逸、凭证泄露)及缓解方案,有实际落地经验者优先 \n-对大模型 Agent 技术栈有较好认知,了解 LLM 调用、Tool Calling、ReAct/Plan-and-Execute、RAG、Embedding、向量数据库等核心概念,有相关开源项目或自研经验者优先 \n-有自主 Agent 框架、AI 应用平台、聊天机器人后端、或高并发消息系统开发经验者优先 \n-良好的跨团队沟通与协作能力,快速学习能力强,能够快速上手大模型生态的新工具与协议",
"skills": [AI生成
"JavaScript",
"TypeScript",
"Rust",
"PostgreSQL",
"Redis",
"Kafka",
"React",
"分布式系统",
"数据库",
"学习能力",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "熟悉 Go 或 Rust 者优先;具备扎实的系统安全与隔离工程经验,了解常见 Agent 攻击面(如 prompt injection、工具滥用、内存/文件逃逸、凭证泄露)及缓解方案,有实际落地经验者优先;对大模型 Agent 技术栈有较好认知,了解 LLM 调用、Tool Calling、ReAct/Plan-and-Execute、RAG、Embedding、向量数据库等核心概念,有相关开源项目或自研经验者优先;有自主 Agent 框架、AI 应用平台、聊天机器人后端、或高并发消息系统开发经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "Agent引擎开发工程师(J103885)\nAgent引擎开发工程师(J103885)\n\n基础信息\n部门:ACG\n地点:北京市\n类别:技术\n招聘人数:6\n发布时间:2026-07-29\n\n工作职责\n-负责核心模块的技术实现,包括但不限于 Agent 运行引擎、工具/技能(Skills)插件系统、长期记忆(Memory)、多模型路由与调用\n-负责平台的高可用性、性能优化与稳定性建设,包括异步消息处理、状态持久化、调用限流、错误重试、监控 trace、全链路日志、资源隔离等\n-构建多层次安全防护体系,包括但不限于sandbox、工具调用权限校验、行为监控与异常检测、human-in-the-loop 审批门、人机确认高危操作、AGENTS.md 式安全规则引擎、运行时策略强制执行,推动 Agent 从原型到生产级安全可用\n-探索先进的 Agent 范式(如自主规划、自我反思、代码生成技能、多 Agent 协作等),解决复杂多步任务在真实场景下的落地问题,推动从原型到生产级可用 \n-与前端(聊天适配/Web UI)、模型 fine-tune/算法、产品及安全团队紧密协作,共同打造隐私优先、高扩展、用户友好的 AI Agent 体验\n\n职责要求\n-本科及以上学历,3年以上后端开发经验,熟练掌握 TypeScript/Node.js,对 JavaScript 异步编程有深入理解;熟悉 Go 或 Rust 者优先\n-熟练使用常见中间件,包括 Redis(缓存/队列)、PostgreSQL(持久化)、Kafka(消息总线)等 \n-深入理解分布式系统与高并发架构,对消息路由、事件驱动、负载均衡、熔断降级、限流、认证授权(OAuth/JWT)有实际项目实践 \n-具备扎实的系统安全与隔离工程经验,了解常见 Agent 攻击面(如 prompt injection、工具滥用、内存/文件逃逸、凭证泄露)及缓解方案,有实际落地经验者优先 \n-对大模型 Agent 技术栈有较好认知,了解 LLM 调用、Tool Calling、ReAct/Plan-and-Execute、RAG、Embedding、向量数据库等核心概念,有相关开源项目或自研经验者优先 \n-有自主 Agent 框架、AI 应用平台、聊天机器人后端、或高并发消息系统开发经验者优先 \n-良好的跨团队沟通与协作能力,快速学习能力强,能够快速上手大模型生态的新工具与协议\n-负责核心模块的技术实现,包括但不限于 Agent 运行引擎、工具/技能(Skills)插件系统、长期记忆(Memory)、多模型路由与调用\n-负责平台的高可用性、性能优化与稳定性建设,包括异步消息处理、状态持久化、调用限流、错误重试、监控 trace、全链路日志、资源隔离等\n-构建多层次安全防护体系,包括但不限于sandbox、工具调用权限校验、行为监控与异常检测、human-in-the-loop 审批门、人机确认高危操作、AGENTS.md 式安全规则引擎、运行时策略强制执行,推动 Agent 从原型到生产级安全可用\n-探索先进的 Agent 范式(如自主规划、自我反思、代码生成技能、多 Agent 协作等),解决复杂多步任务在真实场景下的落地问题,推动从原型到生产级可用 \n-与前端(聊天适配/Web UI)、模型 fine-tune/算法、产品及安全团队紧密协作,共同打造隐私优先、高扩展、用户友好的 AI Agent 体验\n-本科及以上学历,3年以上后端开发经验,熟练掌握 TypeScript/Node.js,对 JavaScript 异步编程有深入理解;熟悉 Go 或 Rust 者优先\n-熟练使用常见中间件,包括 Redis(缓存/队列)、PostgreSQL(持久化)、Kafka(消息总线)等 \n-深入理解分布式系统与高并发架构,对消息路由、事件驱动、负载均衡、熔断降级、限流、认证授权(OAuth/JWT)有实际项目实践 \n-具备扎实的系统安全与隔离工程经验,了解常见 Agent 攻击面(如 prompt injection、工具滥用、内存/文件逃逸、凭证泄露)及缓解方案,有实际落地经验者优先 \n-对大模型 Agent 技术栈有较好认知,了解 LLM 调用、Tool Calling、ReAct/Plan-and-Execute、RAG、Embedding、向量数据库等核心概念,有相关开源项目或自研经验者优先 \n-有自主 Agent 框架、AI 应用平台、聊天机器人后端、或高并发消息系统开发经验者优先 \n-良好的跨团队沟通与协作能力,快速学习能力强,能够快速上手大模型生态的新工具与协议",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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