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千问办公-AI Agent Harness 工程师-杭州
千问办公-AI Agent Harness 工程师-杭州
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公平台工程
平台工程
Ai Agent
Go
Mcp
分布式系统
可观测性
沙箱隔离
值不值得投
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4100 个在招 · 其中平台工程 23 个
市场机会
选择适中
杭州 · 平台工程 · 29 个在招
职位详情
关于这个职位
这是阿里巴巴千问办公团队的核心平台工程岗位，你将为 AI Agent 搭建底层 Harness 与运行时，负责会话生命周期、工具调用、沙箱执行、插件加载等基础链路
同时要建设调试与可观测能力，把线上不容易复现的问题转化为工程工具，并用评测驱动平台持续迭代
最低要求
扎实的软件工程能力，熟悉 Go / Python / TypeScript / Rust 中至少一门，掌握两门及以上更佳
理解 AI Agent 的基本架构，包括 tool calling、MCP、function calling、prompt / context 构造、多轮会话、执行环境、插件/技能机制、Multi-Agent 架构等
有后端基础设施、开发者工具、自动化平台、测试平台、运行时系统、分布式系统或 Agent 平台相关经验
熟悉异步事件流、WebSocket、状态机、任务编排、容器、沙箱、文件系统、权限隔离、日志追踪等工程问题
能设计可复现、可调试、可扩展的工程系统，而不是只靠人工排查和一次性脚本
有较强的工程抽象能力，能把零散问题收敛成统一协议、工具、框架或平台能力
工作职责
参与设计和建设千问办公 AI Agent 的底层 Harness 架构，支撑 Agent 会话生命周期、Turn/Event 流、工具调用、文件上下文、沙箱执行、插件/技能加载等核心链路
建设 Agent Runtime 与多 Engine 适配层，支持不同 Agent / 模型执行引擎在统一协议和运行环境下稳定工作
设计工具调用与 MCP / Plugin / Skill 的加载、投影、隔离、权限、诊断和 fallback 机制
建设面向研发的本地与云端 Harness，包括场景启动器、会话回放、事件重放、调试面板、日志与 Trace 等
提升 Agent 系统的可观测性，围绕 Agent 事件流、沙箱状态、工具调用链路、文件读写、模型响应、错误恢复等建立完整的诊断能力
将 Agent 产品中不稳定、不透明、难复现的问题，沉淀为底层能力和工程工具
持续优化 Agent 启动性能、运行稳定性、调试效率、开发体验和发布安全性
以评测驱动 Harness 工程迭代，参与评测、回归和 benchmark 体系建设
优先资格
对 AI 保持强烈热情和好奇心，能快速跟进 AI 技术变化，会主动探索最新 AI Agent 技术、开源项目、模型能力和工程实践
深度使用或研究过 Codex、Claude Code、OpenCode、Cursor、Cline、LangGraph、AutoGen、CrewAI、MCP 等 Agent 生态
做过 Agent Runtime、插件系统、工具调用框架、沙箱执行环境、Browser/Computer Use、代码执行环境或开发者平台
熟悉 Kubernetes、容器镜像、远程执行、文件存储、消息队列、事件溯源、分布式 tracing
有 CLI、SDK、协议适配层、自动化调试工具、优化 Harness、场景回放系统建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
暂无内容
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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