南京 java 招聘（工资待遇要求）

岗位概述
负责企业级Agent Builder低代码智能体开发平台从零到一搭建与迭代，基于AgentScope-Java、LangChain4j双Java生态智能体框架，构建可编排、可复用、高可用的AI智能体研发基座，支撑业务场景自动化智能体、任务型智能体、多智能体协同场景落地，主导平台架构设计、核心研发、性能优化与技术攻坚。要求5年及以上后端/AI应用平台研发经验。
二、岗位工作内容
1. 智能体平台架构设计与核心研发
基于 AgentScope-Java、LangChain4j 技术体系，负责Agent Builder智能体开发平台整体架构设计、模块拆分与核心代码研发。搭建统一智能体运行引擎、任务调度中心、生命周期管理体系，支撑单智能体自主任务执行、多智能体分工协作、对话持续记忆、复杂任务自主拆解与闭环执行。
2. 双框架融合定制与二次开发
深度研究 LangChain4j 链路编排、Prompt管理、记忆体系、工具调用、RAG集成能力与 AgentScope-Java 多智能体调度、分布式执行、高并发任务处理核心能力，完成双框架融合适配、定制改造与能力互补。针对企业业务场景做源码级优化、BUG修复、性能重构，沉淀企业级Java智能体通用底座能力。
3. 低代码Agent Builder可视化编排能力建设
负责平台低代码可视化智能体构建能力研发，实现智能体节点拖拽编排、流程配置、工具绑定、知识库关联、参数配置、在线调试、版本管理、一键发布上线。赋能业务快速搭建问答智能体、流程自动化智能体、数据处理智能体、多角色协同智能体，降低AI智能体开发门槛。
4. 工具生态与大模型、RAG体系集成
搭建统一大模型适配层，兼容各类公有云、私有化大模型，实现模型路由、负载均衡、限流熔断、调用监控。基于LangChain4j完善RAG检索增强能力、文档解析、向量检索、智能问答体系；统一封装API、数据库、文件处理、第三方系统等通用工具插件，构建可复用的智能体工具生态。
5. 平台高可用、高并发性能优化与稳定性治理
依托5年以上大型平台研发经验，针对智能体长会话、批量任务、多实例并发、异步调度场景做全链路优化。解决智能体任务阻塞、上下文丢失、重复执行、调用超时、模型响应异常等问题，优化线程调度、队列策略、内存回收、缓存机制，搭建完整的监控、日志、链路追踪、告警体系，保障平台生产级稳定运行。
6. 技术规范沉淀与平台能力迭代
制定智能体开发规范、插件开发标准、流程编排规范、上线运维规范。跟进Java生态AI Agent前沿技术，持续优化多智能体协同、自主规划、幻觉抑制、长记忆优化等核心能力，持续提升平台通用性、扩展性与落地能力。