海尔
agent架构师
agent架构师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Autogen
Crewai
Function-Calling
Mcp
分布式系统
工业互联网
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
聚焦AI Agent与工业互联网前沿交叉领域，技术成长性极高，薪资具竞争力，适合追求技术突破与行业影响力的资深架构师。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比架构师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
5 个在招
市场机会
选择不多
青岛 · 架构师 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责工业Agent架构的设计与落地，包括MCP协议适配、多智能体编排框架开发、Agent记忆与工具协议设计等
需要多年分布式系统经验，主导工业互联网平台的智能体生态建设
最低要求
硕士及以上，5年以上分布式系统或中间件架构经验
对 LangChain / AutoGen / CrewAI / MCP / OpenAI Assistants 等智能体生态有深入了解
有大型 SaaS / 工业互联网平台架构经验，熟悉协议设计与开放生态
对协议工程、可解释 AI、Agent 评测体系有较强工程化落地能力
工作职责
MCP 协议工业化适配：跟踪 Anthropic MCP 开源协议，提出工业行规建议并主导参考实现
多智能体编排框架：基于 ReAct / Function-calling / Plan-and-Execute 等模式，构建工业 Agent 编排引擎，支持任务分解、动态组队、跨企业协同
Agent 记忆与工具协议：设计长期记忆机制、工具调用规范、Agent-Agent 协议（A2A）
行业 Agent 库：与行业方案架构师协同，沉淀工艺 / 质检 / 排产 / 客服等行业 Agent
Agent 性能与安全监控：端到端追踪、可解释 / 可审计评估
优先资格
能主导工业行规 / 国/行业标准制定者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent与工业互联网结合的前沿赛道，技术栈极具前瞻性和稀缺性
- 依托丰富的工业场景，能够将AI技术真正落地于工艺、质检等核心业务，避免纸上谈兵
- 有机会参与甚至主导工业行规及国家标准的制定，提升个人行业影响力
- 适合具备深厚分布式架构功底、对AI Agent生态有深入研究，且渴望在工业互联网领域将前沿AI技术落地的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 工业场景复杂且碎片化，将通用的Agent协议适配到具体的工业行规中面临较高的技术与业务理解门槛
- 多智能体协同与端到端监控在工程化落地时，可能面临性能瓶颈与可解释性难题
角色解读
- 纵向可发展为首席架构师或技术总监，主导公司级AI战略与底层技术架构
- 横向可向工业互联网业务负责人转型，将AI Agent技术深度赋能于具体工业场景与商业化落地
- 跟踪并适配Anthropic MCP开源协议，主导工业场景下的参考实现与行规建议
- 构建多智能体编排引擎，设计Agent记忆机制与工具调用规范，支持复杂工业任务的分解与协同
- 协同行业方案架构师，沉淀工艺、质检、排产等垂直领域的行业Agent库，并负责性能与安全监控
- 具备扎实的分布式系统或中间件架构设计能力，拥有大型SaaS或工业互联网平台架构经验
- 深入理解LangChain、AutoGen、CrewAI等智能体生态，熟悉ReAct、Function-calling等模式
- 具备协议工程、可解释AI及Agent评测体系的工程化落地能力
申请策略
- 提前了解海尔卡奥斯（COSMOPlat）工业互联网平台的业务模式，思考Agent技术如何为其赋能
- 重点突出在分布式系统、中间件或大型SaaS/工业互联网平台的架构设计经验与具体成果
- 详细列举在LangChain、AutoGen等智能体框架中的实际项目经验，特别是多智能体编排和协议设计
- 若有参与行业标准制定、开源社区贡献或可解释AI/Agent评测体系的相关经验，务必放在显眼位置
- 深入学习Anthropic MCP协议及A2A（Agent-to-Agent）协议的最新进展，尝试构建Demo
- 补充工业互联网及智能制造领域的业务知识，了解工艺、排产等核心流程的痛点
面试指南
- STAR法则：针对架构设计问题，从背景、任务、行动（技术选型与架构决策）、结果（性能提升或业务价值）展开
- 场景驱动：在回答Agent相关问题时，紧密结合工业场景（如质检、排产）的具体痛点，说明技术选型的合理性
- 请详细描述你如何基于ReAct或Plan-and-Execute模式设计多智能体编排引擎？
- 在工业场景下，MCP协议适配面临哪些特殊挑战？你会如何设计长期记忆机制？
- 如何评估和监控多Agent协同系统的性能与可解释性？
- 请分享一个你主导的大型分布式系统或工业互联网平台的架构设计案例
- 准备1-2个自己主导的复杂分布式系统或AI Agent项目的架构图，并能清晰讲解设计权衡
- 研读Anthropic MCP协议官方文档及AutoGen/CrewAI的核心源码，了解其底层机制
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
作为资深架构师岗位，薪资在青岛地区具备较强竞争力，且整体薪酬福利体系完善且稳定。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦AI Agent与工业互联网的前沿结合，技术栈极具前瞻性，且有机会参与行业标准制定，个人技术影响力和成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MCP、LangChain、AutoGen、CrewAI、ReAct、Function-calling、Agent、分布式系统
成长机会主导参考实现、主导工业行规 / 国/行业标准制定
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，具体工作节奏与办公灵活性需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
将前沿AI Agent技术应用于工业互联网，赋能传统制造业转型升级，具有较高的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提出工业行规建议、主导工业行规 / 国/行业标准制定
创新程度开拓性创新（行业首创）
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