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": "AI Agent 架构师 / Tech Lead",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"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": "- 主导企业AI Agent系统整体技术架构设计，覆盖Agent Runtime、Memory、Skills、MCP协议、Harness安全层等核心模块\n- 制定技术选型方案，评估并整合OpenClaw、Manus等新一代Agent框架，同时兼容LangChain/LangGraph等成熟框架的已有能力\n- 设计Agent Loop执行引擎、多通道Gateway、任务队列调度机制，确保系统可扩展性与稳定性\n- 规划Agent安全架构（OpenClaw/NanoClaw/IronClaw三层模型），确保企业数据安全合规\n- 建立Agent评测体系，定义评测维度（任务完成率、推理准确性、工具调用成功率、幻觉率等），推动持续质量改进\n- 带领Agent开发团队，制定技术规范，主导架构评审，持续跟踪行业前沿",
"requirements_text": "- 本科及以上学历，计算机/AI相关专业，5年以上后端架构或AI系统开发经验\n- 深入理解AI Agent架构，熟悉OpenClaw核心机制\n- 扎实的传统Agent框架经验：精通LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen中至少两种，有多Agent协作/Workflow编排的生产级落地经验\n- 熟悉MCP（Model Context Protocol）协议，有MCP Server端设计与开发经验\n- 有Agent评测体系搭建经验，熟悉RAGAS、DeepEval、PromptFoo、AgentBench等评测框架或基准\n- 精通Python，熟悉分布式系统设计、微服务架构\n- 熟悉主流LLM API（OpenAI、Anthropic、通义千问等），了解模型路由与Failover策略\n- 有Manus、Genspark、OpenClaw等新一代Agent平台的使用或集成经验者优先",
"skills": [AI生成
"Python",
"分布式系统",
"微服务"
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"preferred_qualifications": "有Manus、Genspark、OpenClaw等新一代Agent平台的使用或集成经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI Agent 架构师 / Tech Lead\n职位描述\n- 主导企业AI Agent系统整体技术架构设计，覆盖Agent Runtime、Memory、Skills、MCP协议、Harness安全层等核心模块\n- 制定技术选型方案，评估并整合OpenClaw、Manus等新一代Agent框架，同时兼容LangChain/LangGraph等成熟框架的已有能力\n- 设计Agent Loop执行引擎、多通道Gateway、任务队列调度机制，确保系统可扩展性与稳定性\n- 规划Agent安全架构（OpenClaw/NanoClaw/IronClaw三层模型），确保企业数据安全合规\n- 建立Agent评测体系，定义评测维度（任务完成率、推理准确性、工具调用成功率、幻觉率等），推动持续质量改进\n- 带领Agent开发团队，制定技术规范，主导架构评审，持续跟踪行业前沿\n\n职位要求\n- 本科及以上学历，计算机/AI相关专业，5年以上后端架构或AI系统开发经验\n- 深入理解AI Agent架构，熟悉OpenClaw核心机制\n- 扎实的传统Agent框架经验：精通LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen中至少两种，有多Agent协作/Workflow编排的生产级落地经验\n- 熟悉MCP（Model Context Protocol）协议，有MCP Server端设计与开发经验\n- 有Agent评测体系搭建经验，熟悉RAGAS、DeepEval、PromptFoo、AgentBench等评测框架或基准\n- 精通Python，熟悉分布式系统设计、微服务架构\n- 熟悉主流LLM API（OpenAI、Anthropic、通义千问等），了解模型路由与Failover策略\n- 有Manus、Genspark、OpenClaw等新一代Agent平台的使用或集成经验者优先\n- 主导企业AI Agent系统整体技术架构设计，覆盖Agent Runtime、Memory、Skills、MCP协议、Harness安全层等核心模块\n- 制定技术选型方案，评估并整合OpenClaw、Manus等新一代Agent框架，同时兼容LangChain/LangGraph等成熟框架的已有能力\n- 设计Agent Loop执行引擎、多通道Gateway、任务队列调度机制，确保系统可扩展性与稳定性\n- 规划Agent安全架构（OpenClaw/NanoClaw/IronClaw三层模型），确保企业数据安全合规\n- 建立Agent评测体系，定义评测维度（任务完成率、推理准确性、工具调用成功率、幻觉率等），推动持续质量改进\n- 带领Agent开发团队，制定技术规范，主导架构评审，持续跟踪行业前沿\n- 本科及以上学历，计算机/AI相关专业，5年以上后端架构或AI系统开发经验\n- 深入理解AI Agent架构，熟悉OpenClaw核心机制\n- 扎实的传统Agent框架经验：精通LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen中至少两种，有多Agent协作/Workflow编排的生产级落地经验\n- 熟悉MCP（Model Context Protocol）协议，有MCP Server端设计与开发经验\n- 有Agent评测体系搭建经验，熟悉RAGAS、DeepEval、PromptFoo、AgentBench等评测框架或基准\n- 精通Python，熟悉分布式系统设计、微服务架构\n- 熟悉主流LLM API（OpenAI、Anthropic、通义千问等），了解模型路由与Failover策略\n- 有Manus、Genspark、OpenClaw等新一代Agent平台的使用或集成经验者优先",
"standard_classification": {
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