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Agent引擎开发工程师（J103885）
Agent引擎开发工程师（J103885）
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Go
Llm
分布式系统
AI 估算 · 30k–55k
百度AI方向核心岗位，技术栈前沿，结合大厂薪资水平和北京市场，预估月薪30-55K，15薪。
职位详情
关于这个职位
作为百度AI Agent平台的引擎开发工程师，你将负责构建高性能、高可用的Agent运行引擎，包括工具插件系统、内存管理、多模型路由等核心模块，并探索前沿Agent范式
该职位要求扎实的后端功底、分布式系统经验以及对大模型Agent技术栈的深入理解，适合希望深耕AI基础设施领域的工程师
最低要求
本科及以上学历，3年以上后端开发经验，熟练掌握 TypeScript/Node.js，对 JavaScript 异步编程有深入理解
熟悉 Go 或 Rust 者优先
熟练使用常见中间件，包括 Redis（缓存/队列）、PostgreSQL（持久化）、Kafka（消息总线）等
深入理解分布式系统与高并发架构，对消息路由、事件驱动、负载均衡、熔断降级、限流、认证授权（OAuth/JWT）有实际项目实践
具备扎实的系统安全与隔离工程经验，了解常见 Agent 攻击面（如 prompt injection、工具滥用、内存/文件逃逸、凭证泄露）及缓解方案，有实际落地经验者优先
对大模型 Agent 技术栈有较好认知，了解 LLM 调用、Tool Calling、ReAct/Plan-and-Execute、RAG、Embedding、向量数据库等核心概念，有相关开源项目或自研经验者优先
有自主 Agent 框架、AI 应用平台、聊天机器人后端、或高并发消息系统开发经验者优先
良好的跨团队沟通与协作能力，快速学习能力强，能够快速上手大模型生态的新工具与协议
工作职责
负责核心模块的技术实现，包括但不限于 Agent 运行引擎、工具/技能（Skills）插件系统、长期记忆（Memory）、多模型路由与调用
负责平台的高可用性、性能优化与稳定性建设，包括异步消息处理、状态持久化、调用限流、错误重试、监控 trace、全链路日志、资源隔离等
构建多层次安全防护体系，包括但不限于sandbox、工具调用权限校验、行为监控与异常检测、human-in-the-loop 审批门、人机确认高危操作、AGENTS.md 式安全规则引擎、运行时策略强制执行，推动 Agent 从原型到生产级安全可用
探索先进的 Agent 范式（如自主规划、自我反思、代码生成技能、多 Agent 协作等），解决复杂多步任务在真实场景下的落地问题，推动从原型到生产级可用
与前端（聊天适配/Web UI）、模型 fine-tune/算法、产品及安全团队紧密协作，共同打造隐私优先、高扩展、用户友好的 AI Agent 体验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度AI核心赛道，Agent引擎是生成式AI落地的关键基础设施，技术影响力大
- 技术栈前沿，涉及LLM、分布式系统、安全等多个高价值领域，技能积累丰富
- 大厂平台，资源充足，有丰富的内部技术交流和开源贡献机会
- 团队协作紧密，能与算法、产品等多方合作，提升综合能力
- 技术深度要求高，需同时掌握后端、分布式、安全、AI等多领域知识
- Agent领域仍处于快速发展期，需求变化快，需要快速学习和适应
- 适合有3年以上后端经验、对AI Agent充满热情、愿意在技术深水区攻坚的工程师
缺点 / 挑战
- 系统稳定性和安全性责任重，涉及生产级保障，压力较大
角色解读
- 纵深发展：成为Agent基础设施领域的架构师，掌握高性能、高安全、高可用的分布式系统设计
- 横向拓展：结合模型fine-tune、产品设计，成为AI Agent全栈技术负责人
- 行业前沿：Agent是AI应用的关键方向，未来可转型AI平台技术总监或首席架构师
- 负责Agent运行引擎的核心模块开发，包括工具插件系统、长期记忆、多模型路由等
- 构建高可用分布式系统，处理异步消息、限流、监控等稳定性和性能优化工作
- 设计多层次安全防护体系，防范Prompt注入、工具滥用等Agent特有安全风险
- 探索自主规划、多Agent协作等前沿范式，推动原型到生产落地
- 精通TypeScript/Node.js，熟悉异步编程
- 具备Go或Rust能力更佳
- 深入掌握Redis、PostgreSQL、Kafka等中间件，有分布式系统实战经验
- 理解大模型Agent技术栈，包括LLM调用、Tool Calling、RAG、向量数据库等
- 具备系统安全与隔离工程经验，熟悉Agent攻击面及缓解方案
申请策略
- 在简历或作品集中展示对Agent技术的理解，可以附上技术博客或GitHub链接
- 面试前了解百度AI开放平台和Agent相关产品，思考如何改进
- 突出TypeScript/Node.js项目经验，尤其是高并发、异步编程的典型案例
- 展示分布式系统设计、中间件使用（Redis/Kafka等）的实际成果
- 如果有Agent相关项目（如开源框架、ChatBot后端），务必重点描述
- 强调安全实践，如权限校验、沙箱隔离、攻击防护等具体经历
- 补充Go或Rust的实战项目，提升后端性能优化能力
- 深入学习大模型Agent框架（如LangChain、AutoGPT），动手搭建一个简单Agent
面试指南
- 从系统架构角度出发，分模块阐述（如引擎、插件、内存等），结合具体技术选型
- 结合实际项目经验，用STAR法则描述问题、方案、结果
- 展示对Agent安全的理解，从攻击面和缓解措施两个层面回答
- 如何设计一个高性能的Agent运行引擎？需要考虑哪些核心组件？
- 在分布式系统中如何保证消息的可靠性和顺序性？请举例说明
- 针对Agent的Prompt注入攻击，你会如何防御？
- 描述一次你使用TypeScript/Node.js解决高并发问题的经历
- 你如何理解ReAct/Plan-and-Execute范式？如何落地到生产？
职位点评
74
综合评分
AI Agent核心引擎开发，前沿技术栈，极强成长性，但WLB一般。
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。
更适合这类人
最适合追求技术成长、愿意在AI前沿领域深耕的工程师，对工作强度有一定容忍度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
75中等
百度大厂薪资福利有竞争力，但JD未明确薪资，面议可能性大，整体尚可。
薪资信号面议 (30K-55K/月)
成长发展
95较高
Agent引擎是AI前沿技术，涉及分布式、安全、大模型，成长空间极大，且团队鼓励探索新范式。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TypeScript、Node.js、Go、Rust、LLM、Agent、RAG、向量数据库
成长机会探索先进的 Agent 范式、推动从原型到生产级可用
业务类型profit_center
工作生活
40较低
北京现场办公，未提及弹性工作或远程，且百度互联网公司通常工作强度较高，WLB一般。
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
80较高
Agent技术推动AI应用落地，具有较高行业影响力和社会价值，但具体使命信号不明显。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号打造隐私优先、高扩展、用户友好的 AI Agent 体验
创新程度开拓性创新（行业首创）
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