BYR Achieve · 镜像论坛

【AI】Agent Harness 架构师 / 研发工程师职位描述团队介绍我们正在建设统一的 Agent 核心框架与运行时，支撑多条 AI 产品线，覆盖本地 CLI 与云端服务等运行场景。我们关注如何让模型可靠地使用工具、管理上下文、协调多个 Agent，并持续完成复杂任务。工作涉及框架抽象、核心机制、工程可靠性与实际任务效果，需要结合成熟系统研究和实验验证，持续作出设计与实现上的判断。根据经验与能力，承担整体架构或核心模块的设计与研发。两类岗位均需要深入代码，参与从方案设计、实现到验证与迭代的完整过程。岗位职责架构与框架设计：设计 Agent 系统的模块分层、接口和扩展机制，处理通用能力与产品需求之间的关系，支持多模型、多工具与不同运行环境。核心执行机制：设计和实现 Agent Loop、任务生命周期、状态持久化、后台执行、取消与中断恢复，保障长时间任务的可靠运行。工具与扩展系统：建设工具发现、动态加载、并发执行与权限控制能力，支持 MCP 接入、Skills 和插件管理。上下文与记忆：建设上下文组织、预算管理、压缩、历史回读及跨会话记忆能力，兼顾任务效果、成本与可恢复性。 Multi-Agent 协作：设计任务委派、消息通信、上下文共享与子任务生命周期，明确协作过程中的权限和资源边界。模型与执行环境接入：建设多模型适配、公共 API／SDK、审批机制，以及本地和远程沙箱等执行环境的接入能力。研究与工程验证：深入研究成熟 Agent 系统，通过设计评审、原型实验、故障测试与性能分析，验证技术选择，改善任务效果、可靠性、延迟和成本。评测与训练支撑：完善执行轨迹、诊断和回归验证能力，与算法团队协作，支持评测、Rollout 与训练数据链路。基本要求计算机或相关专业本科及以上学历，具备扎实的编程和计算机基础。 2 年以上后端、基础设施、开发者工具或框架研发经验，并有实际的 LLM／Agent 开发或深入研究经历。精通至少一种主流编程语言，如 Go、Rust、Python、Java 等，能够阅读复杂代码库，独立完成模块设计、实现与调试。深入研究或改造过 Claude Code、Codex、DeepSeek Harness（DSH）、OpenClaw、OpenCode 等系统中的至少一种，或具有同等深度的自研 Agent 系统经验。能结合源码、公开技术资料或复现实验，解释核心机制、设计取舍与局限，并形成自己的判断。熟悉 LLM 流式交互、工具调用、上下文管理及不同模型的行为差异，能够分析模型、Prompt、工具接口与运行时共同影响的系统行为。理解异步与并发执行、状态持久化、幂等、超时取消和故障恢复，能够处理正常流程之外的失败与边界情况。具备清晰的系统设计与沟通能力，能够编写和审查设计方案，说明模块职责、替代方案、风险和验证方法。熟练使用 AI 编程工具开展研发，能够有效拆解任务、审查生成代码、识别错误假设，并通过测试与实验验证结果，对最终工程质量负责。加分项有Agent Runtime／Framework、Coding Agent 或相关开源项目的核心开发经验，有可展示的代码贡献、模块实现或深入技术分析。有工作流引擎、任务调度、分布式系统或开发者基础设施经验，处理过状态一致性、故障恢复与长时间运行任务。有上下文压缩、历史检索、跨会话记忆或 Multi-Agent 核心机制的实际设计与落地经验。有 Agent 评测与诊断体系建设经验，能够开展 badcase 归因、受控实验、故障注入和回归验证。有权限控制、代码执行隔离、本地或远程沙箱接入经验。有 Agentic RL、Rollout、训练轨迹采集或训练数据反馈链路经验。欢迎附上可公开的项目、开源贡献或技术文章，重点说明你亲自负责的部分、遇到的问题，以及关键技术取舍。

【社招】【校招】【Shopee】Agent Harness