小团 Harness 工程师

Job description

• 负责美团 App 亿级用户 AI Agent 产品「小团」核心链路研发，设计 Agent 的推理与执行框架，覆盖任务规划、工具调用、记忆与反思等关键能力，支持编排式、自主规划式、ReAct 等多种 Agent 模式。

建设 Agent 的Harness体系

• 把业务约束转化为可执行规则、把任务状态转化为可管理的过程制品、把结果质量转化为可度量的反馈信号，解决概率性智能在真实环境中稳定交付的难题。

构建数据驱动的评测与迭代闭环

• 建设面向本地生活场景的 Agent 评测基准与指标体系，通过 badcase 归因、修复、回归验证、能力沉淀，让「越用越好」从口号变成机制。

负责大流量场景下的性能、成本与稳定性

• 延迟与推理成本优化、容量规划、灰度发布、监控告警与线上问题攻坚，在体验与经济性之间做工程权衡。
• 与产品、算法、前端紧密协作，参与定义体验质量标准（有用性、安全性、成本），探索「从 AI 搜索到本地生活 AI 管家」的产品与技术演进路径，推动方案落地。
• 本科及以上学历，计算机相关专业，3 年以上至少一门主流编程语言（Java / Go / Python）的开发经验，具备扎实的编程功底和工程素养。
• 具备复杂系统的架构设计能力，有高并发、高可用线上系统的设计、开发与调优经验，能在可靠性、性能、成本之间做出合理权衡。
• 对线上质量有敬畏心，习惯建立监控、告警、回归机制，而不是「上线即结束」。
• 了解大模型应用开发的基本原理（Prompt 工程、上下文管理、Function Call/Tool Use、流式输出等），对 LLM/Agent 领域有强烈的好奇心，能在陌生领域快速建立认知并产出结果。
• 能跨团队推动复杂项目落地，把模糊的产品诉求转化为清晰的技术方案；具备优秀的沟通协作能力和主人翁精神。

亿级用户的真实 Agent 战场

• 不是写 Demo——理解真实意图、调用真实业务系统、影响真实交易，每个决策都有量化反馈，覆盖餐饮、酒旅、医药、零售等泛交易场景。

做行业公认的高难度部分

• 模型能力在快速进化，胜负手在 Agent 工程化体系——约束设计、反馈循环、可靠性保障。你将站在「让概率性智能稳定交付」这道行业级难题的前沿。

完整的能力闭环都在团队手里

• 推理链路、工具生态、记忆能力、评测系统全链路自研，迭代路径不依赖外部团队，个人技术决策可以直接放大到亿级用户的产品体验。

深度结合美团 LongCat 基座大模型

• 与自研基座模型团队紧密协同，参与模型与 Agent 应用的联合优化，获得一线的大模型工程实践经验。

浓厚的 AI Coding 文化

• 团队深度实践 AI 辅助研发与配套工程规范，研发范式与 AI 时代同步进化。