AI Harness工程师_XC

一、AI Agent 企业场景挖掘与落地

1. 深入业务部门或客户现场，理解企业在运营、研发、运维，测试等场景中的业务流

程、数据基础和实际痛点。

2. 识别适合 AI Agent 落地的高价值业务场景，评估业务收益、技术可行性、数据可用性、

实施复杂度和优先级。

3. 设计面向企业真实流程的 AI Agent 解决方案，包括但不限于：

- 企业知识助手

- 智能客服 Agent

- 数据分析 Agent

- 研发提效 Agent

- 办公自动化 Agent

- 审批流 / 工单流 Agent

- 多 Agent 协同业务助手

4. 负责 AI Agent 从 PoC、MVP 到生产上线的全过程推进，确保方案能够在真实业务环境

中稳定运行。

5. 与业务、产研、运维、安全等团队协作，推动 Agent 应用接入企业现有系统，如IM、

工单系统、知识库、数据平台，业务系统等。

6. 建立 AI Agent 落地效果评估机制，围绕准确率、任务完成率、响应时延、使用率、人效

节省、成本收益、业务转化等指标持续优化。

7. 总结企业落地过程中的典型模式、问题清单、实施方法论和可复用案例，形成标准化

交付资产。

二、AI Agent 底层能力建设

1. 参与建设企业级 AI Agent 技术底座，包括：

- Agent 编排框架

- Prompt 管理

- 上下文管理

- 记忆机制

- 工具调用

- 插件体系

- 任务规划

- 多轮对话

- 多 Agent 协同

2. 搭建和优化 RAG 能力，包括：

- 文档解析

- 文档切片

- 向量化

- 召回策略

- 重排序

- 知识更新

- 权限隔离

...