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外卖商家品牌Agent架构工程师
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品牌Agent系统架构设计与实现 设计并落地"品牌Agent + 门店Agent"双层协作架构
- 品牌Agent负责跨店策略编排与调度,门店Agent负责单店执行与即时响应 支持强管控(总部驱动闭环)与弱管控(门店独立运行)两种产品形态在同一架构下运行
工作流编排引擎建设 构建可配置的工作流编排系统,支持6类核心模板
- 监控告警、策略下发、定时报告、批量操作、巡检修复、事件响应 实现"总部定策略→差异化拆解到门店→执行追踪→效果回收→策略迭代"的完整闭环 支持多角色参与(总部运营/督导/店长)的审批与确认节点
多Agent调度与路由 设计意图识别与路由机制
- 总部指令→判断涉及哪些门店→调用哪个领域专家Agent→下发到对应门店Agent执行 实现多领域专家Agent(营销/菜品/诊断/设计/运维)的调度与协作 解决多门店并发调度的性能与稳定性问题(500-7000+门店规模)
- 知识库与记忆体系 设计品牌知识库架构,实现跨品牌数据隔离,满足品牌对知识产权隔离的强诉求 构建Agent记忆机制,沉淀历史决策与经营上下文
- 架构选型与平台迁移 评估底层Agent平台能力,输出选型建议 持续跟踪AI Agent技术生态演进,推动架构迭代 本科及以上学历,计算机/软件工程/相关专业 4年以上后端开发经验,有完整的系统架构设计与落地经历 至少1个AI Agent/LLM应用项目的实际开发经验(非demo级别) 扎实的分布式系统基础:理解任务调度、状态管理、并发控制、故障降级 熟练使用Python,有异步/并发编程经验 有技术方案文档撰写能力,能将复杂架构清晰表达 不是做通用Agent框架,是在真实的连锁品牌场景里解决"总部和几千家门店怎么通过AI协同运营"的工程问题 已有明确的架构方向和种子客户,有实际使用品牌,更贴近业务 技术决策权高,直接影响产品形态和商业化路径
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