AI Agent 研发工程师（Harness 方向）

我们在做一款让 Agent 持续承担实际工作的产品：不仅仅回答问题，还能使用工具、组织上下文、推进任务，并与人或其他 Agent 协作。 你会做什么？

1. 01

   把方向做成可试用的原型。 基于现有模型和执行工具，实现任务执行、工具接入、状态管理、上下文组织与结果交付，打通从用户输入到任务产物的完整路径；

2. 02

   让原型在同事手里稳定运行。 处理异步任务、异常、超时、取消与恢复，关注权限、凭据和数据边界，让小范围用户能持续使用，而不只是用来演示；

3. 03

   用实验和证据判断什么有效。 围绕记忆、规划、工具使用、人工介入、多 Agent 协作等具体问题，建立基线、比较方案、分析调用轨迹和失败案例。要分清问题出在模型、上下文、工具、执行机制还是产品设计，再据此改进或放弃；

4. 04

   参与产品方向与开源。 和内部用户一起梳理真实工作场景，明确需求、成功标准与取舍；参与项目开源的设计与维护。

我们需要你具备

1. 01

   深度使用过至少一种 Agent Harness，并动手改造过。 如 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 等。至少做过以下一类：SDK／CLI 集成、工具或插件扩展、执行流程改造、运行问题定位。能讲清楚自己做了什么，以及上下文、工具调用、会话状态、权限和失败恢复是如何配合的；

2. 02

   能独立写出可运行、有人在用的应用或工具。 熟练使用 Python、TypeScript / JavaScript、Go 等至少一门语言，能亲手完成输入、执行、状态与结果的衔接，处理异常和环境问题。不要求大规模系统经验，但不能只有演示页面或一段模型调用脚本；

3. 03

   实验意识。 能提出假设、建立基线、设计比较、复现失败，并结合任务质量、人工介入、耗时和成本判断改进效果。不把个别成功演示当作能力证明；

4. 04

   产品判断与自主推进。 愿意了解用户的实际工作，在方向不明确时拆出小范围、可验证的尝试；讲得清技术取舍，也能根据证据改变判断。