Agent Harness 研发工程师（全职/实习）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从 Agent 框架开发逐步深入到底层运行时优化，成为分布式系统专家
• 横向扩展：接触 AI 全栈技术，可转型为 AI 架构师或技术负责人
• 管理路线：在团队中担任 Tech Lead，带领子方向攻关
• 负责 Agent 运行时系统的研发，包括任务调度、状态管理、通信机制等核心模块
• 参与架构设计，优化系统在高并发、低延迟场景下的性能表现
• 与算法团队协作，将 AI 模型高效集成到 Agent 框架中
• 精通 Python 或 Go，具备良好的系统编程能力
• 熟悉分布式系统原理，如一致性协议、负载均衡、容错机制等
• 了解容器化技术（Docker/Kubernetes）和微服务架构
• 对 AI Agent 相关技术（如 LLM、RAG、工具调用）有基本认知

申请策略

• 关注深度求索的技术博客或开源项目，在面试中展现对公司的了解
• 准备一个 Agent 相关的 mini 项目演示，体现工程能力
• 突出分布式系统项目经验，尤其是性能优化或高并发场景
• 展示 Python/Go 的实战能力，附上 GitHub 或技术博客
• 如有 AI 相关项目（如 LLM 应用、Agent 开发），重点描述
• 系统学习分布式系统理论（如 MIT 6.824 课程）
• 动手实践 Kubernetes 集群管理或微服务项目
• 了解主流 Agent 框架（LangChain、AutoGPT）的源码

面试指南

• 从问题定义入手，先明确边界和约束，再分点论述方案
• 结合具体项目经历，用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
• 展现系统性思维：不仅给出方案，还要分析 trade-off 和备选方案
• 请描述一个你参与过的分布式系统项目，如何保证数据一致性？
• 如何设计一个高可用的 Agent 任务调度系统？
• 你对 LLM Agent 的理解是什么？谈谈其面临的挑战
• Go 和 Python 在并发模型上的区别是什么？如何选择？
• 假设需要优化 Agent 的推理延迟，你会从哪些方面入手？