招聘标题 AI Agent 架构师（ Multi-Agent / LangGraph / MCP ） 职位描述 岗位职责 加入效率工程团队，深度参与 AI Agent 产品体系建设，负责企业级智能效率工具的设计、研发与落地，打造下一代 AI 原生生产力平台； 主导 Context Engineering （上下文工程）与 Multi-Agent 架构设计，构建 Agent Skill 生态、Tool Calling 体系及 Workflow 编排平台，持续扩展 Agent 能力边界； 负责 AI Agent 系统架构设计与核心模块开发，包括 Prompt Pipeline 、Memory System 、Planning System 、Tool System 等关键能力建设，提升 Agent 智能决策与任务执行能力； 构建高可用、高性能 AI Agent 服务体系，解决复杂业务场景下的高并发、低延迟及稳定性问题，保障系统持续可靠运行； 深入探索 Agent 应用场景创新，设计面向不同角色与业务场景的智能工作流，实现 AI 能力的规模化落地； 跟踪并落地前沿 AI Agent 技术方向，包括但不限于： Multi-Agent 协作 Long Context Engineering MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling Tool Use Memory Architecture Agent Workflow AI Coding Agent 与产品、研发及业务团队协同合作，推动 AI 能力快速转化为实际业务价值。 任职要求 AI Agent 能力要求 拥有完整 AI Agent 或 LLM 应用开发经验，能够独立完成 Agent 系统设计与实现； 深入理解主流 Agent 范式，包括但不限于： ReAct Plan-and-Execute Reflection Tool Use Multi-Agent Collaboration 熟悉以下核心能力建设： Prompt Engineering Context Engineering Long Context Management Memory Management Tool Calling RAG Evaluation Framework 具备 Agent 系统效果评测与优化经验，能够针对实际业务场景持续提升 Agent 效果与稳定性； 有 Agent Workflow 编排平台建设经验者优先。 技术栈要求 熟悉以下一种或多种 AI Agent 框架： Agent Framework LangGraph LangChain AI Infra MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling RAG Vector Database 模型能力 熟悉主流大模型生态： GPT 系列 Claude 系列 DeepSeek 系列 Qwen 系列 Gemini 系列 具备模型评测、Prompt 优化及 Agent 效果调优经验者优先。 加分项 有 Cursor 、Claude Code 、Codex 等 AI Coding 产品深度使用经验； 有 OpenHands 、Devin 、Claude Code 类项目开发经验； 有 MCP Server 开发经验； 有 Agent Framework 二次开发经验； 有 AI 产品从 0 到 1 落地经验； 有开源项目贡献经历； 有技术博客或技术社区影响力。 联系方式 [email protected]
招聘标题 AI Agent 架构师（ Multi-Agent / LangGraph / MCP ） 职位描述 岗位职责 加入效率工程团队，深度参与 AI Agent 产品体系建设，负责企业级智能效率工具的设计、研发与落地，打造下一代 AI 原生生产力平台； 主导 Context Engineering （上下文工程）与 Multi-Agent 架构设计，构建 Agent Skill 生态、Tool Calling 体系及 Workflow 编排平台，持续扩展 Agent 能力边界； 负责 AI Agent 系统架构设计与核心模块开发，包括 Prompt Pipeline 、Memory System 、Planning System 、Tool System 等关键能力建设，提升 Agent 智能决策与任务执行能力； 构建高可用、高性能 AI Agent 服务体系，解决复杂业务场景下的高并发、低延迟及稳定性问题，保障系统持续可靠运行； 深入探索 Agent 应用场景创新，设计面向不同角色与业务场景的智能工作流，实现 AI 能力的规模化落地； 跟踪并落地前沿 AI Agent 技术方向，包括但不限于： Multi-Agent 协作 Long Context Engineering MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling Tool Use Memory Architecture Agent Workflow AI Coding Agent 与产品、研发及业务团队协同合作，推动 AI 能力快速转化为实际业务价值。 任职要求 AI Agent 能力要求 拥有完整 AI Agent 或 LLM 应用开发经验，能够独立完成 Agent 系统设计与实现； 深入理解主流 Agent 范式，包括但不限于： ReAct Plan-and-Execute Reflection Tool Use Multi-Agent Collaboration 熟悉以下核心能力建设： Prompt Engineering Context Engineering Long Context Management Memory Management Tool Calling RAG Evaluation Framework 具备 Agent 系统效果评测与优化经验，能够针对实际业务场景持续提升 Agent 效果与稳定性； 有 Agent Workflow 编排平台建设经验者优先。 技术栈要求 熟悉以下一种或多种 AI Agent 框架： Agent Framework LangGraph LangChain AI Infra MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling RAG Vector Database 模型能力 熟悉主流大模型生态： GPT 系列 Claude 系列 DeepSeek 系列 Qwen 系列 Gemini 系列 具备模型评测、Prompt 优化及 Agent 效果调优经验者优先。 加分项 有 Cursor 、Claude Code 、Codex 等 AI Coding 产品深度使用经验； 有 OpenHands 、Devin 、Claude Code 类项目开发经验； 有 MCP Server 开发经验； 有 Agent Framework 二次开发经验； 有 AI 产品从 0 到 1 落地经验； 有开源项目贡献经历； 有技术博客或技术社区影响力。 联系方式 [email protected]
佬们有下面这个B站资源的完整版吗，从Agent入门、Agent进阶到RAG Agent，然后LangGraph的，求一波，先感谢各位佬了 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 1月前我在linuxdo社区发一个文章说写agent，然后很多人喜欢，觉得有用，那么再写一个： 【开源】佬是怎样把skill转为web saas 对外访问服务的 - 我做了4个技术方案开源 资源荟萃 本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 几个月前我… 上次说了4个方案，今天说的是 ： 基于langgraph-runtime和skill的agent，将本地 Agent Skill 包装成 HTTP API 服务： github.com GitHub - liangdabiao/langgraph-runtime-skill-agent: 基于langgraph-runtime和skill的agent，将本地 Agent Skill... 基于langgraph-runtime和skill的agent，将本地 Agent Skill 包装成 HTTP API 服务。用户发起 SSE 请求，Agent 自动选择 Skill、读取流程说明（SKILL.md）、调用脚本或搜索网页，最终流式返回结果。 ## 核心设计原则 本系统遵循 **"模型负责判断和编排，脚本负责确定性执行"** 的架构 客观来说，这是传统的技术方案，我自己是不喜欢用的，但是作为一个案例介绍还是有用的，传统的langgraph怎样把skill转为agent,变成Agent API,对外提供服务。 实际效果演示： 这个方案好处就是传统简单，就是ReAct agent, 弱点就是，这种简单agent，谁都可以做，怎样赚钱？作为教材学习还行，我是推荐 claude-agent-sdk, flue 这种现代harness框架： github.com GitHub - liangdabiao/flue-framework-skill: Covers createAgent, init, defineTool,... Covers createAgent, init, defineTool, defineAgentProfile, routing, SSE streaming, production deployment, and all known pitfalls. --- # Flue Framework Skill Flue is a TypeScript framework for building AI agents using the harness-driven architecture. This skill provides comprehensive guidance for creating, developing, and deploying Flue agents 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
希望是带有RAG、langchain（langgraph）等技术栈和知识点的开源项目 想学习一下，感谢各位佬友 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
招聘标题 AI Agent 架构师（ Multi-Agent / LangGraph / MCP ） 职位描述 岗位职责 加入效率工程团队，深度参与 AI Agent 产品体系建设，负责企业级智能效率工具的设计、研发与落地，打造下一代 AI 原生生产力平台； 主导 Context Engineering （上下文工程）与 Multi-Agent 架构设计，构建 Agent Skill 生态、Tool Calling 体系及 Workflow 编排平台，持续扩展 Agent 能力边界； 负责 AI Agent 系统架构设计与核心模块开发，包括 Prompt Pipeline 、Memory System 、Planning System 、Tool System 等关键能力建设，提升 Agent 智能决策与任务执行能力； 构建高可用、高性能 AI Agent 服务体系，解决复杂业务场景下的高并发、低延迟及稳定性问题，保障系统持续可靠运行； 深入探索 Agent 应用场景创新，设计面向不同角色与业务场景的智能工作流，实现 AI 能力的规模化落地； 跟踪并落地前沿 AI Agent 技术方向，包括但不限于： Multi-Agent 协作 Long Context Engineering MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling Tool Use Memory Architecture Agent Workflow AI Coding Agent 与产品、研发及业务团队协同合作，推动 AI 能力快速转化为实际业务价值。 任职要求 AI Agent 能力要求 拥有完整 AI Agent 或 LLM 应用开发经验，能够独立完成 Agent 系统设计与实现； 深入理解主流 Agent 范式，包括但不限于： ReAct Plan-and-Execute Reflection Tool Use Multi-Agent Collaboration 熟悉以下核心能力建设： Prompt Engineering Context Engineering Long Context Management Memory Management Tool Calling RAG Evaluation Framework 具备 Agent 系统效果评测与优化经验，能够针对实际业务场景持续提升 Agent 效果与稳定性； 有 Agent Workflow 编排平台建设经验者优先。 技术栈要求 熟悉以下一种或多种 AI Agent 框架： Agent Framework LangGraph LangChain AI Infra MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling RAG Vector Database 模型能力 熟悉主流大模型生态： GPT 系列 Claude 系列 DeepSeek 系列 Qwen 系列 Gemini 系列 具备模型评测、Prompt 优化及 Agent 效果调优经验者优先。 加分项 有 Cursor 、Claude Code 、Codex 等 AI Coding 产品深度使用经验； 有 OpenHands 、Devin 、Claude Code 类项目开发经验； 有 MCP Server 开发经验； 有 Agent Framework 二次开发经验； 有 AI 产品从 0 到 1 落地经验； 有开源项目贡献经历； 有技术博客或技术社区影响力。 联系方式 [email protected]