AI智能体搭建工程师

一、岗位职责
（一）智能体架构设计与开发
基于企业业务场景（如智能客服、流程自动化、数据决策、创意生成等），设计智能体整体架构，涵盖任务规划引擎（ReAct/CoT）、记忆存储、工具调用、多智能体协作等核心模块。
使用 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、Dify、Coze 等主流框架 / 低代码平台，完成智能体从 POC 验证到生产部署的全流程开发。
实现智能体与大模型、数据仓库、向量数据库的深度集成，完成 RAG 增强检索、工作流编排、上下文管理等核心能力开发。
（二）提示词工程与优化
设计、迭代高质量提示词（Prompt）、思维链（CoT）、多角色对话模板，优化智能体推理逻辑、输出准确性与稳定性。
构建提示词评估体系，通过 A/B 测试、用户反馈持续优化 Prompt 策略，提升业务场景匹配度。
（三）RAG 与知识库建设
负责企业知识库接入、数据清洗、文本切分、向量化、检索召回调优，构建高性能 RAG 系统。
选型与部署向量数据库（如 Milvus、Pinecone、Chroma），集成知识图谱，处理多源异构数据。
（四）工具集成与系统对接
开发并集成 API、数据库、RPA（UiPath / 影刀）、内部系统（CRM / 工单 / IM）等工具，实现智能体端到端流程自动化。
完成智能体与前端、后端服务的联调，实现接口封装、鉴权、日志与监控等工程化能力。
（五）性能优化与质量保障
优化智能体响应速度、推理成本、上下文长度，提升任务完成度与准确率。
设计自动化测试框架，建立意图识别、任务完成度、 hallucination 等核心指标评估体系。
排查线上问题，输出可复用模板、规范与技术文档，沉淀智能体开发方法论。
（六）技术调研与创新
跟踪 LLM、智能体技术前沿（如多智能体协作、GraphRAG、自主规划），探索垂直场景创新应用。
参与行业解决方案开发，输出垂直领域智能体模板（如金融、零售、制造）。
二、任职要求
（一）基础要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业。
1-3 年及以上 AI 相关开发经验，有智能体、对话机器人、大模型应用落地经验优先。
（二）技术能力
1. 编程语言
熟练掌握 Python，熟悉 Go/Java/C++ 任一语言，具备扎实算法与数据结构基础。
了解 FastAPI、Spring、Docker、Kubernetes 等工程化工具。
2. 智能体与大模型
深入理解 Agent 核心机制：任务规划、记忆管理、工具调用、多智能体协作。
精通至少一种智能体框架：LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、Dify、Coze。
熟悉主流大模型（GPT、Claude、Qwen、DeepSeek、豆包等）原理与 API 调用。
掌握提示词工程、RAG、微调（LoRA/P-Tuning）、模型部署优化。
3. 数据与工程
熟悉 MySQL、MongoDB、Redis 等数据库，了解向量数据库与知识图谱。
具备微服务、分布式系统、高可用架构设计能力。
了解云计算平台（阿里云、腾讯云、火山引擎）与 AI 模型云部署。
（三）项目经验
独立完成 2 个以上生产级智能体项目，具备端到端落地能力（需求→设计→开发→部署→优化）。
有 RAG、工作流编排、工具集成、RPA 对接等实战经验优先。
（四）软技能
良好的沟通协作能力，可跨团队（产品、业务、算法、前端）高效配合。
强问题分析与解决能力，快速定位并处理技术难题。
持续学习能力，跟踪 AI 技术迭代，具备创新意识。
优秀的文档撰写与知识沉淀能力。
（五）加分项
熟悉多智能体协同架构（AutoGen、CrewAI）与复杂任务调度。
持有 Dify/Coze 等平台认证，或有开源智能体项目贡献。
有垂直行业（金融、零售、制造、医疗）智能体落地经验。
了解强化学习、NLP、知识图谱等技术。