后端工程师（Agent 方向）

职位描述

1. 负责 Agent 核心引擎后端建设，支撑视频创作 Agent 全链路能力落地，包含任务规划、工具调用、记忆管理、多轮上下文、失败恢复、工作流编排，保障 Agent 在视频 / 画布创作场景稳定、可控、可迭代。 2. 实现 Agent 任务编排与状态机：拆解复杂视频创作任务，维护任务节点流转、步骤重试、局部失败回滚、断点续跑，保证流程幂等，对接画布、素材、生图生视频、剪辑导出等各类工具能力。 3. 负责 Agent 记忆与上下文体系开发：短期对话上下文、长期资产记忆、角色 / 风格 / 镜头记忆持久化、记忆检索、记忆裁剪策略，支撑跨轮次、跨任务的创作一致性。 4. 对接大模型与工具生态：实现 Function Calling 工具调度、工具入参校验、结果解析、结构化输出（JSON Schema），对接内部模型、第三方模型 API，统一封装工具调用通道。 5. 建设 Agent 评测与回归后端底座：支撑任务成功率、工具调用正确率、一致性、可编辑成功率、失败率、耗时、成本等指标采集、结果归档、Badcase 存储，对接评测平台实现自动化回归。 6. 和 Agent 策略产品、算法、前端协作，迭代 Prompt 模板管理、多轮澄清逻辑、失败诊断与自愈策略；沉淀可配置的 Agent 策略，支持灰度、A/B 实验。 7. 对接上游画布平台、下游模型网关、任务调度、资产库系统，打通数据链路；完善可观测体系，采集 Agent 链路全埋点，定位规划错误、工具调用异常、上下文丢失、模型幻觉等问题。 8. 参与内容安全、调用配额、成本管控逻辑，对 Agent 的调用频次、资源消耗做管控，避免无效调用与成本溢出。

职位要求

1. Golang 后端开发，熟悉微服务、并发、gRPC/HTTP，熟练使用 MySQL/Postgres、Redis；有 LLM Agent、智能工作流、工具调用引擎后端开发经验。 2. 熟悉消息队列（Kafka/RabbitMQ/NATS 任一），掌握异步任务、状态机、分布式锁、幂等、重试机制，能够实现复杂多步骤编排流程。 3. 理解 LLM Agent 核心链路：任务规划、Function Calling、上下文管理、记忆策略、结构化输出，有落地经验；熟悉大模型流式输出 SSE/WebSocket。 4. 具备链路埋点、日志、指标、Tracing 等可观测体系落地能力，能够定位 Agent 全链路故障，归类失败根因（规划、工具、上下文、模型）。 5. 良好的接口设计能力，可对接多类工具、模型服务，输出稳定、易扩展的 Agent 底层能力，配合产品策略持续迭代。 加分项（优先考虑） 1. 熟悉 RAG 知识库开发，有剧本库、镜头库、风格库等创作类检索记忆落地经验。 2. 有 AIGC 视频 / 视频、画布创作平台相关开发经验，理解素材、分镜、生视频、剪辑等业务链路。 3. 熟悉 Prompt 模板管理、LLM-as-judge 评测方案，有 Agent 自动化评测平台建设经验。 4. 了解向量数据库（Milvus/Chroma 等），做记忆检索、语义召回相关开发。 5. 熟悉 K8s、异步算力调度，能够和调度团队配合控制 Agent 推理成本与并发配额。