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        "requirements_text": "agent\n分布式经验\nLLM\nPython\n【岗位描述】\n我们正在基于 OpenClaw 构建企业级 AI Agent 矩阵（VOC 分析、智能客服、运营助手、经营决策），需要能深度理解 Agent 架构并落地交付的工程师。\n这不是“调 API 套壳”的岗位。你需要理解 Agent 的记忆、工具调用、多 Agent 协作、上下⽂⼯程，并能独⽴搭建有持续记忆、有人格、能执行复杂任务的 Agent。\n【核⼼职责】\nAgent 系统开发\n基于 OpenClaw 开发和维护企业 Agent（Skill 编写、记忆系统、工具集成）\n设计 Agent 的记忆架构（短期/长期/语义/情景记忆）\n构建 Agent 间的协作协议（多 Agent orchestration）\n上下文工程\n设计 Agent 的 Bootstrap 文件体系（SOUL/AGENTS/USER/MEMORY/TOOLS）\n构建 hybrid search（向量+BM25）检索管线\n实现记忆整理机制（Dream/Consolidation/Atomization）\n工具与集成\n开发 OpenClaw Skills/Plugins，打通内部系统（飞书、ERP、CRM、数据平台）\nMCP Server 开发与维护\n对接 LLM API（Claude/GPT/DeepSeek），管理 token 预算与模型路由\n持续迭代\nAgent 行为监控与质量评估\nPrompt 工程优化\n跟进 Agent 记忆/工具/协作的最新研究与开源方案\n【任职要求：必须具备】\nPython 扎实：3年+ 实际开发经验，能写生产级代码\nLLM 应用开发：有实际的 LLM 应用/Agent 项目经验（不只是 demo）\n理解 Agent 架构：知道 ReAct/Tool-use/Memory/Planning 不是 buzzword\nNode.js/TypeScript：OpenClaw 核心是 Node.js，需要能读能改\nAPI 集成能力：REST/Webhook/OAuth 熟练，能快速对接各种内外部系统\n自驱动：给方向能自己跑，不需要手把手\n【加分项】\n用过 OpenClaw/Claude Code/Cursor 等 AI coding agent\n有记忆系统设计经验（向量数据库/RAG/知识图谱）\n飞书/企微开放平台开发经验\n有个人 AI Agent/Bot 作品\n读过 Agent 相关论文（MemGPT/Mem0/Voyager/Generative Agents）",
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