驭势科技｜AI Agent 工程实习生

1.我们正在建设面向真实软件交付的通用 Agent 和 Agent Harness 系统。 今天 Codex、Claude、OpenClaw 等 coding agent 已经具备很强的代码生成能力，但真实软件交付不只是写代码，还包括 idea、PRD、任务拆解、上下文管理、代码实现、测试验证、review、反馈修复、进度跟踪和交付复盘。 2.我们希望构建一套通用 Agent Harness，让不同 agent 能够接入团队工程流程，形成可观测、可验证、可恢复的交付闭环，把 agent 从 prompt demo 推进到真实工程交付。 你会参与什么 - 参与 Agent Harness 核心能力开发：任务流转、Kanban、workflow、trace、report、automation、多 agent 协同等。 - 参与通用 Agent 开发：agent runtime、工具调用、任务拆解、上下文管理、执行反馈、测试验证。 - 构建 AI-native 工程协作体验：CLI、Web Dashboard、IM / 群组协作、agent roundtable 等。 - 优化 long horizon task 执行能力：任务拆解、状态跟踪、失败恢复、自动化验证、上下文继承。 - 参与真实项目落地，让 agent 从单次 prompt 交互进入产品研发和工程交付流程。

- 熟悉 Python、TypeScript、React 中至少一种，愿意快速补齐另一种。 - 对 LLM、coding agent、tool use、workflow、自动化工程有强兴趣。 - 具备基本工程习惯：会读代码、写测试、查日志、定位问题、写清楚文档。 - 不满足于“调 prompt”，更关心 agent 如何进入真实软件工程流程。 - 能主动拆问题，愿意在不确定的系统里探索、验证和落地。 加分项 - 用过 Codex、Claude Code、OpenAI API、LangChain、AutoGen、CrewAI、OpenHands 等工具。 - 做过 CLI、workflow engine、dashboard、trace 系统、自动化测试、CI / CD。 - 熟悉 Git、Docker、Linux、tmux、pytest、Playwright。 - 对多 agent 协作、long horizon task、harness engineering 有自己的思考。 你能获得什么 - 参与一个从真实场景长出来的 AI Agent 工程系统。 - 深入理解 coding agent 从 prompt demo 到工程交付系统的完整链路。 - 接触多 agent、多 provider、workflow controller、trace observability、AI-native 协作等工程场景。 - 有机会沉淀可复用的 Agent Harness 能力和可展示的工程作品。