三星
Agent Harness工程师
Agent Harness工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
西安市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
RAG
异步编程
事件驱动架构
LangGraph
A2A协议
Agent架构
上下文管理
Semantic Kernel
多Agent协同
AI 估算 · 15k–25k
该岗位技术前沿，要求硕士且精通AI Agent，在西安属于高薪，结合三星外企平台，预估月薪1.5-2.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责研发AI Agent编排框架与高可用运行平台，涉及上下文记忆系统、调度策略优化及Agent技术落地
需要精通Python和Agent架构模式，适合对AI Agent开发有深入兴趣的工程师
最低要求
精通 Python，熟悉异步编程、状态机设计与事件驱动架构
深入理解 Agent 架构模式，如 ReAct、Plan-and-Execute、Tree-of-Thought 等
具备 Agent Orchestrator 开发经验，能设计任务调度逻辑、控制流决策机制与异常回滚策略
熟悉上下文管理机制，包括上下文压缩、滑动窗口、关键信息提取与上下文注入技术
掌握记忆系统设计，熟悉短期记忆与长期记忆的融合方案
熟悉主流 Agent 框架（LangGraph, Semantic Kernel 等）中的流程控制与记忆模块实现
其他要求：
硕士学历
计算机、人工智能等相关专业
英语四级(CET-4)或同等级英语水平及以上
工作职责
岗位职责：
负责AI Agent编排框架的研究与开发
负责构建高可用运行平台，保障长周期交互与状态恢复
负责开发上下文与记忆系统，提升多轮对话连贯性
负责优化平台扩展性与可观测性，增强系统稳定性
负责推动 Agent 技术在实际业务中的落地应用
负责优化执行流程与调度策略，提升整体性能与效率
优先资格
以下为加分项：
有基于大模型构建复杂任务型 Agent 的实战项目经验
熟悉 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中记忆检索与上下文增强机制
具备多 Agent 协同场景下的角色分配、通信协议（如A2A）设计经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：AI Agent是当前大模型应用的热点方向，技能积累价值高
- 平台优越：三星作为跨国巨头，技术资源丰富，稳定性强
- 实战机会：直接参与从研发到落地的全流程，锻炼系统设计与工程化能力
- 技术要求高：需要同时掌握Agent架构、上下文记忆系统、异步编程等多领域知识，学习曲线陡峭
- 适合对AI Agent技术有强烈兴趣，具备扎实Python基础和系统设计能力，愿意深耕前沿技术的工程师
缺点 / 挑战
- 工作强度：涉及长周期交互和系统稳定性保障，可能面临一定压力
角色解读
- 技术纵深发展：成为AI Agent系统架构专家，主导核心框架的设计与演进
- 横向拓展：结合大模型与多Agent协同，参与AI产品的整体架构设计
- 管理方向：带领团队负责Agent平台的建设与业务落地，逐步转向技术管理岗位
- 研究和开发AI Agent编排框架，设计任务调度、控制流和异常处理机制
- 构建高可用的运行平台，确保长周期交互的状态恢复和系统稳定性
- 开发上下文和记忆系统，提升多轮对话的连贯性和智能性
- 优化执行流程与调度策略，推动Agent技术在实际业务中的落地应用
- 精通Python，熟悉异步编程、状态机设计和事件驱动架构
- 深入理解Agent架构模式（ReAct、Plan-and-Execute等），具备Orchestrator开发经验
- 掌握上下文管理、记忆系统设计，以及主流Agent框架（LangGraph、Semantic Kernel）的实现
- 加分项：复杂任务型Agent实战经验、RAG记忆检索、多Agent协同通信协议
申请策略
- 在面试中强调你对Agent架构模式的理解和实际调优经验
- 关注三星在AI领域的布局，尤其是Agent技术在其产品中的应用方向
- 突出Agent相关项目经验，尤其是使用LangGraph、Semantic Kernel等框架的实现细节
- 展示Python异步编程、状态机设计、事件驱动架构的实际应用案例
- 列出你在上下文管理、记忆系统或RAG方面的研究成果或工程实践
- 如果有发表相关论文或开源贡献，务必强调
- 深入学习LangGraph和Semantic Kernel的源码，理解其流程控制和记忆模块
- 动手实现一个简单的Agent编排Demo，包含任务调度、异常回滚和上下文管理
面试指南
- 从问题拆解开始：先明确目标，再分模块阐述设计思路（调度、记忆、容错）
- 结合具体技术选型说明：例如为什么选择某种架构模式，以及如何权衡性能与灵活性
- 强调实际落地效果和遇到的挑战，展示问题解决能力
- 请介绍一个你设计过的Agent系统，包括架构、任务调度和异常处理方案
- 解释ReAct和Plan-and-Execute的区别，以及适用场景
- 如何实现长周期对话中的上下文压缩与关键信息提取？
- 在LangGraph中，如何设计一个带记忆的Agent？具体实现步骤
- 描述多Agent协同场景下，如何设计角色分配和通信协议？
职位点评
71
综合评分
三星西安AI Agent研发岗，技术前沿、成长空间大，但现场办公且薪资未明确。
更适合这类人
适合重视技术成长和前沿探索，对薪资和WLB要求适中的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资未在JD中明确，但三星作为大型外企通常提供有竞争力的薪酬和基本福利，不过没有明确福利描述，补偿性动机满足一般。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
该职位聚焦AI Agent前沿技术，涉及框架研发与落地，技能成长空间大。虽然没有明确提及晋升通道，但技术深度和广度能带来很好的发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Agent架构、ReAct、Plan-and-Execute、Tree-of-Thought、Agent Orchestrator、上下文管理、记忆系统、LangGraph、Semantic Kernel、RAG、多Agent协同、A2A协议
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点为西安，仅现场办公，未提及弹性工作或远程，生活化动机满足一般。但三星作为大型企业，可能具备标准工时和基本双休。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI Agent是AI领域高速增长赛道，技术有创新性，对社会的影响力间接但积极。岗位聚焦技术落地，意义感中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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