岗位职责：
1、调研并复现主流Agent  Harness框架，梳理其整体架构与关键实现。
2、调研上下文工程，包括上下文压缩与裁剪、记忆与状态管理、Prompt组装、KV/前缀缓存复用，评估其在长任务场景下的效果与代价。
3、调研工具调用与协议层，包括MCP、Tool/FunctionCalling、沙箱与权限模型、审批与安全策略，理解其工程实现。
4、研究并实验子智能体与多智能体编排机制，包括任务分解、规划、并行执行与结果汇聚。
5、设计对照实验与基准测试，对比不同Harness在成功率、Token消耗、延迟、成本等指标上的差异，提出优化方向。
6、跟踪Agent与Harness前沿论文与开源进展，输出调研报告与可落地的优化建议。

任职条件：
1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业，硕士及以上学历优先。
2、具备一定的大模型与Agent基础，了解Transformer、Attention、ReAct、ToolCalling、RAG、上下文窗口等基本概念。
3、具备较好的Python编程能力，能够阅读并复现开源项目源码。熟悉Git与命令行/终端环境，有Type script/Node、js经验者优先。
4、对大模型Agent及其Harness技术感兴趣，使用过Codex、ClaudeCode、Cursor、Cline等工具，或对相关框架做过改造/二次开发者优先。
5、具备良好的学习能力、逻辑思维和问题分析能力，能够独立搭建评测环境、设计对照实验，并通过实验发现和解决问题。
6、具备良好的英文文献阅读与总结表达能力，有较好的团队合作意识，认真负责，能够持续学习和探索快速迭代的新技术。