岗位描述 1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。

岗位要求 1. 扎实的计算机基础，精通 Go、Python 或 Java 中至少一门语言，具备良好的工程抽象与系统设计能力； 2. 熟悉主流 Agent 框架（如 LangChain、AutoGen、LangGraph、Dify、Google ADK 等），有实际项目开发或二次开发经验者优先； 3. 理解 LLM 应用架构，熟悉 Prompt Engineering、Tool Use、RAG、Agent Memory 等关键技术原理； 4. 具备分布式系统开发经验，了解任务调度、消息队列、状态管理、一致性协议等核心概念； 5. 对云原生技术栈（Kubernetes、Serverless、Service Mesh）有一定实践，熟悉容器化部署与资源隔离机制； 6. 有强烈的技术热情和产品意识，能从开发者体验（DX）角度思考平台设计，关注 Agent 执行效率、成本与可靠性； 7. 参与过开源 Agent 项目或贡献过相关生态者优先；熟悉大模型推理服务（LLM Inference Serving）及 AI Infra 经验者优先。