网易
Agent应用开发工程师
Agent应用开发工程师
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
LLM微调
检索增强生成
大语言模型
向量数据库
提示词工程
LangGraph
智能体
Ai Coding
Anthropic Agent Sdk
AI 估算 · 25k–45k
杭州大厂AI方向，2年经验+前沿技术栈，薪资在AI岗位中处于中上水平，但需考虑网易与头部互联网的差异。
职位详情
关于这个职位
该职位负责设计和开发基于大语言模型的智能体系统，应用于严选事业部的智能客服、自动化运营等场景
需要与业务团队紧密协作，从需求分析到方案设计、编码实现、测试上线全流程交付
适合有大模型/智能体开发经验、精通Python、熟悉LangGraph等框架的技术人才
最低要求
本科及以上计算机、AI 相关专业，2 年以上大模型 / 智能体开发经验，精通 Python
有对话智能体、决策智能体、多智能体系统落地经验，可对接业务团队梳理流程、输出智能体解决方案
熟悉 LangGraph、Anthropic Agent SDK 等主流 Agent 开发框架，能够独立完成感知、规划、记忆、行动模块开发
掌握 检索增强生成、工具调用、提示词工程等技术，具备基础前后端开发能力，能依托 AI 编码工具完成业务接口开发
能够将智能体能力集成至智能客服、自动化运营、流程机器人场景，搭建效果指标体系持续优化准确率、安全性与可控性
逻辑清晰，擅长跨团队协作，具备线上 AI 应用问题排查与工程迭代能力
工作职责
与业务团队深度协同，梳理核心业务流程，精准定位业务痛点，设计完整可落地的智能体解决方案，并同步输出业务与技术设计文档
负责核心业务中智能体的方案设计、编码开发、测试联调与上线落地，包括但不限于任务型对话智能体、决策智能体、多智能体协作系统等，统筹智能体全生命周期交付
基于大语言模型及 LangGraph/DeepAgents、Anthropic Agent SDK 等主流智能体框架，实现智能体感知、规划、记忆与行动模块开发
借助 AI Coding 工具完成配套简易前后端开发，沉淀通用可复用 Agent 组件
完成智能体能力封装与系统对接，将智能体能力无缝集成至自动化运营、智能客服、流程机器人等实际业务场景，配合业务完成联调验收
搭建智能体运行效果监控指标，持续跟踪分析线上运行数据，定位并解决各类运行异常，迭代优化智能体准确率、安全性与可控性
同步开展前沿智能体技术预研，推动产品能力持续升级
优先资格
向量数据库应用、LLM 微调、开源 Agent 项目、企业级自动化落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI Agent是当前热门方向，技术成长快，行业需求旺盛
- 网易严选有真实业务场景，能直接应用技术产生价值
- 大厂平台资源丰富，技术氛围好，有前沿预研机会
- Agent系统落地复杂，需要处理多智能体协作、稳定性等难题
- 适合有2年以上AI开发经验、对智能体技术有热情、喜欢解决复杂问题的技术型人才
缺点 / 挑战
- 跨团队协作频繁，沟通成本较高
- 大厂可能加班较多，需要承受一定工作压力
角色解读
- 深耕Agent技术，成为智能体架构师或技术专家
- 横向扩展至AI产品经理或技术Leader，带领团队
- 向大模型训练、多模态等方向拓展
- 与业务团队合作，分析流程痛点，设计智能体解决方案并输出文档
- 使用LangGraph等框架开发智能体的感知、规划、记忆、行动模块
- 将智能体集成到客服、自动化运营等场景，并搭建监控指标持续优化
- 开展前沿技术预研，推动产品能力升级
- 精通Python，2年以上大模型/智能体开发经验
- 熟练使用LangGraph、Anthropic Agent SDK等框架
- 掌握RAG、工具调用、提示词工程等关键技术
- 具备基础前后端开发能力，能使用AI编码工具
申请策略
- 了解网易严选的业务模式，思考Agent能解决的具体痛点
- 关注智能体领域的开源项目，贡献代码可增加竞争力
- 突出大模型/智能体项目经验，尤其是对话、决策或多智能体系统
- 详细描述使用LangGraph等框架的开发细节和成果
- 展示RAG、工具调用、提示词工程等技术的实际应用
- 若有过自动化运营或智能客服场景落地经验，重点强调
- 深入学习LangGraph和Anthropic Agent SDK的源码和最佳实践
- 补充向量数据库和LLM微调经验
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术难点和量化效果
- 对比多种方案：说明为什么选择当前技术，与其他方案对比优劣
- 系统性思维：从整体架构到模块细节，体现工程化能力
- 请设计一个用于电商客服的智能体系统，包括架构、关键技术选型
- 解释LangGraph中的StateGraph和MessageGraph的区别及适用场景
- 如何处理多智能体协作中的冲突和一致性？
- 如何评估和优化智能体的准确性与安全性？
- 你过去在Agent项目中遇到的最大挑战是什么？如何解决？
匹配度报告
66
综合匹配度
大厂AI Agent开发岗，前沿技术栈，薪资竞争力强，但工作强度可能较大。
适合人群
适合追求技术前沿和职业成长、愿意接受一定工作压力的技术人才。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
70中等
网易作为上市大厂，薪资福利在行业内具有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，因此评分中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位专注于前沿AI Agent技术，涉及大模型、RAG、多智能体等，技术成长空间极大，且JD明确提到前沿预研，发展性非常突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LangGraph、Anthropic Agent SDK、大语言模型、RAG、提示词工程、向量数据库、LLM微调
成长机会前沿智能体技术预研
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点为杭州，仅现场办公，未提及弹性工作或远程，大厂通常加班较多，生活方式评分较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
严选事业部涉及电商运营，技术赋能业务有一定价值，但社会影响力一般，行业稳定增长。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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