大厂「预算无上限」抢 Agent 人才，各家都在说要做 AI Agent。但真正把 AI Agent 跑在企业核心流程里、每天处理百万级任务------这件事的工程复杂度，远比跑一个 Demo 大两个数量级。
一、我们面对的不是 Demo，而是企业级的「混沌环境」
很多同行聊 AI Agent，默认前提是「输入规范 + 环境可控 + 容错可重试」。
这就是影刀 AI 团队日常在解决的工程难题。
二、我们的技术架构：不是 LangChain + LLM 缝合，而是一套完整的 Agent 引擎
影刀的 AI Agent 平台不是一个「调 Prompt 的工具」。拆开来看，它是一个五层架构：
每一层都有大量纯工程问题等你来解决：
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编排层：DAG vs 动态 FSM 的取舍？多 Agent 间如何共享上下文又能解耦？
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推理层：ReAct 在复杂流程中 Token 消耗爆炸，怎么设计 Plan-and-Execute 的混合策略？反思循环的触发条件怎么定？
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模型层：同一个流程中不同 Step 用不同模型------成本最优路由怎么做？Prompt 模板如何版本管理又能热更新？
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感知层：GUI 自动化中 Hybrid Selector（CSS + XPath + 视觉锚点）的路由策略？RAG 的 Chunking 策略如何适配企业文档的多样格式？
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基础设施层：Agent 沙箱如何做到毫秒级启动又能访问内网？Trace 数据量是传统微服务的 10 倍以上，存储和检索怎么做？
三、为什么是现在？
1. 技术窗口 AI Agent 从 2024 的 Demo 阶段进入 2025-2026 的生产化阶段。用户不再满足于聊天窗口里跑一个 Agent，而是要求它接入企业的真实系统、处理真实数据。这个工程化的能力壁垒，建得越早越深。
2. 市场窗口 RPA 是 AI 落地的「最后一公里」。国内有几千万家企业，真正用上 AI Agent 的不到 1%。影刀已经服务百万级用户，你写的代码上线第二天就有真实反馈。
3. 个人窗口 公司在 IPO 进程中，弹药充足。现在加入 = 早期期权 + 从 0 到 1 定义下一代产品的技术决策权。在大厂你可能是 Agent 团队的 1/500，在这里你是核心架构的 1/50。
四、我们在找的人
AI Agent 开发工程师（急）
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深入理解至少一种 Agent 范式（ReAct / Plan-Execute / Multi-Agent），不是「调过 LangChain API」的程度
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在生产环境部署过 LLM 应用，踩过 Token 爆炸、Hallucination、Latency 这些坑
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对至少一个细分领域有深度（RAG 检索策略 / 模型推理优化 / Agent 可观测性 / 安全沙箱）
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写过业务代码------我们不是研究院，你写的 Agent 明天就要跑
AI 前端工程师（急）
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深度掌握 React / TypeScript，有过复杂交互前端项目的架构经验
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对 AI 应用的前端形态有自己的理解：流式渲染、Canvas 可视化、实时协作
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不满足于「调接口展示结果」，想参与定义 AI 产品的前端交互范式
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了解 WebSocket / SSE / Web Worker，做过性能敏感型前端应用加分
AI 产品经理（急）
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不是「画原型 + 写 PRD」的产品经理------我们需要你理解 Agent 的能力边界
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能跟工程师讨论 Plan-and-Execute vs ReAct 的适用场景差异
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有 B 端产品经验，能从企业业务流程中抽象出 AI 可替代的环节
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对 RPA 或企业自动化有认知（不是必须，但懂的话上手极快）
AI 产品 UI 设计师（急）
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设计的不只是界面，而是「人与 AI Agent 协作」的交互体验
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需要处理的问题：Agent 执行过程如何可视化？人机协同卡点如何设计？多 Agent 协作的 UI 形态？
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能跟工程师一起讨论技术实现可行性，不画「开发实现不了的图」
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有 B 端 / SaaS 设计经验加分
说了这么多，总结一下
大厂抢 Agent 人才，抢的是「能做模型、能写论文」的人。
影刀抢的，是「能把 AI Agent 跑在企业生产系统里、扛住百万并发、零差错运行」的人。
这两种能力没有高低之分，但在中国，影刀这里是练第二种能力最好的战场。
因为别人没有这么多真实的企业流程给你跑，别人没有这么深的 RPA 技术栈和 Agent 引擎做底座。
如果上面这些技术问题让你觉得「有意思，想试试」------
来。
简历投递：qiu.qiu@yingdao.com（标题注明「小红书-岗位」）
官网：www.yingdao.com
评论区留个言，技术问题我直接拉对应模块的工程师来回你
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