AI Agent 应用工程师（语音与新型人机交互方向）

Job title: AI Agent 应用工程师（语音与新型人机交互方向）

About the Role AI Agent 应用工程师（语音与新型人机交互方向）在连接大模型智能与实体硬件交互中担任枢纽，主导具备自主决策能力的 AI Agent 系统的设计与落地。该职位需要具备架构师视野的创新者精神，推动下一代人机交互（HCI）的落地与应用。

你将牵头把云端大模型能力嵌入到硬件场景中，打造能够在真实物理环境中自主决策的智能代理。

What You'll Do

• 将业务需求转化为可执行的 Agent 决策逻辑与工具调用链，覆盖桌面端与硬件端的交互痛点。
• 下一代交互原型开发：构建“硬件端 -> 实时语音 -> 系统自动化”的全新人机交互原型，推动自然语言交互替代传统物理操作。
• 工业级任务编排：针对复杂系统与硬件控制任务，设计有状态的多智能体协同系统，解决分支、重试与死锁等问题。
• 闭环长期记忆系统搭建：设计并落地 Agent 长期记忆架构，攻克记忆漂移与上下文污染，实现情节记忆与程序记忆的动态融合与智能衰减。
• 统一软硬件上下文协议：利用 Model Context Protocol (MCP) 及 Agent Skills 等标准，打通硬件状态、本地应用上下文与云端大模型之间的连接。
• 安全控制与确认门禁：在任务编排中设计严格的确定性安全边界，确保涉及隐私及关键系统操作时的回滚机制与用户人工确认机制（Human-in-the-Loop）。

What We're Looking For

• 5 年以上软件开发经验，精通 Python，并对 C/C++、Go 或 Rust 有实际工程经验（用于处理底层硬件通信与高性能音频流）。
• 1 年以上生产环境 Agent 系统设计经验，深刻理解并解决过状态丢失、非确定性行为控制问题。
• 深入理解 Agent 核心推理范式：掌握 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection 等主流推理架构，具备针对复杂任务场景设计多轮推理与自我修正链路的实战经验。
• Agent Skills 与任务编排：具备 Agent Skills 开发与优化经验，能设计高质量工具集以提升执行效率；具备使用 LangGraph、Temporal、CrewAI 等主流工具的实际工程经验，能灵活设计有状态的、异步事件驱动的复杂图结构（DAG/Cyclic Graph）。
• 多模态与语音工程：熟悉实时音频流处理（WebSockets/WebRTC）、端到端语音模型、STT/TTS 技术的工程化缝合，有处理高并发、低延迟音频交互经验。
• 记忆与上下文工程：熟悉现代 Agent 长期记忆架构（情节与程序记忆的动态融合）及记忆工程，能熟练运用向量/图数据库进行数据持久化；熟练掌握 MCP 协议及上下文工程（如 Token 压缩）。
• 系统级交互与认知：具备深厚的系统级交互认知，熟悉操作系统底层接口（Windows/macOS API、RPA 逻辑）及硬件通信协议，能够打通硬件、本地应用与云端大模型。
• 软实力与极客精神：敏捷迭代与安全边界意识强，跨界协作能力突出，具备强烈的交付责任感与主动探索精神。

Nice to Have

• 拥有软硬件结合项目（如物联网、机器人、智能穿戴或 DIY 智能硬件）的成功交付经验。
• 在 GitHub 上有涉及多智能体协同、自动化控制或 MCP Server 的高 Star 开源项目。
• 参加知名 Hackathon 并获奖或有完整作品交付记录。

Compensation & Benefits Logitech 提供全面且具有竞争力的福利套餐与工作环境，强调灵活性与工作与生活平衡，以及对员工及家人身心健康、财务、情感、智力和社交福祉的长期关怀。欢迎多元化、包容性文化与全球协作。