AI architect
Why Work at Lenovo
We are Lenovo. We do what we say. We own what we do. We WOW our customers.
Lenovo is a US$83 billion revenue global technology powerhouse, ranked #153 in the Fortune Global 500, and serving millions of customers every day in 180 markets. Focused on a bold vision to deliver Smarter Technology for All, Lenovo has built on its success as the world’s largest PC company with a full-stack portfolio of AI-enabled, AI-ready, and AI-optimized devices (PCs, workstations, smartphones, tablets), infrastructure (server, storage, edge, high performance computing and software defined infrastructure), software, solutions, and services. Lenovo’s continued investment in world-changing innovation is building a more equitable, trustworthy, and smarter future for everyone, everywhere. Lenovo is listed on the Hong Kong stock exchange under Lenovo Group Limited (HKSE: 992) (ADR: LNVGY).
This transformation together with Lenovo’s world-changing innovation is building a more inclusive, trustworthy, and smarter future for everyone, everywhere. To find out more visit www.lenovo.com, and read about the latest news via our StoryHub.
Description and Requirements
岗位职责：
1. Control Plane总体架构
- 设计智能体统一注册、目录、发现、运行观测、策略治理、风险干预和审计追踪的总体架构。
- 明确智能体、智能体实例、Owner、能力、工具、API及运行环境之间的核心对象模型。
- 定义智能体从注册、审批、发布、运行、监控到退出的生命周期架构。
- 设计Control Plane的策略管理、决策、执行反馈及版本治理机制。
- 明确Control Plane与运行时执行组件之间的职责边界，避免治理层直接承载所有运行时动作。
- 设计大规模、多平台、异构智能体的统一接入和纳管方案。
Control Plane 在当前 AIOS 设计中承担治理和指挥职责，具体的运行时限流、熔断或资源控制由 AI Gateway、Token Hub、Agent Runtime 等组件执行。
2. Agent Core总体架构
- 规划 Agent Core 的能力架构与演进路线，包括：
- Context
- Memory
- State
- Planning
- Task Execution
- Tool Calling
- Reflection
- Multi-agent Collaboration
- 明确哪些能力由平台统一提供，哪些由Agent框架实现，哪些保留在具体业务应用中。
- 设计支持长任务、任务恢复、并发执行、人工介入和异常补偿的运行机制。
- 设计统一 Sandbox 服务，满足代码执行、浏览器自动化、Computer Use和评测等场景的隔离要求。
- 设计统一 Memory 服务，覆盖多层记忆、访问隔离、共享授权、生命周期和质量管理。
- 推动不同智能体框架通过标准API或SDK复用公共运行时能力。
Agent Core 的规划覆盖意图、推理、任务拆解、执行、上下文、记忆、状态及反思等能力，当前优先从 Sandbox 和 Memory 等共性服务切入。
3.技术选型与架构决策
- 对智能体框架、运行时、Memory、Sandbox、工作流、策略引擎和可观测技术进行评估。
- 组织关键技术PoC和架构评审。
- 根据成熟度、开放性、扩展性、安全性、集成成本和总体拥有成本进行技术取舍。
- 决定关键能力采用自研、开源集成、内部复用或外部合作。
- 建立架构决策记录、参考架构、技术规范和关键接口标准。
- 避免重复建设及对单一智能体框架或封闭生态的过度绑定。
4.架构协同
- 主持复杂技术方案和总体架构评审。
- 指导AI研发工程师完成核心模块设计和关键问题攻关。
- 推动Control Plane、Agent Core及相关团队形成统一技术语言和接口标准。
- 将业务问题转化为平台能力和架构决策。
1. 具备扎实的AI智能体平台架构设计功底，熟悉智能体全生命周期管理、治理层与运行时组件协同逻辑，具备Control Plane、Agent Core整体架构规划、设计与落地的实战经验。
2. 深入理解智能体核心能力体系，熟练掌握Memory记忆架构、Sandbox隔离机制、任务调度、工具调用、多智能体协作等核心模块的设计逻辑，能够独立设计优化智能体运行机制与基础服务能力。
3. 具备优秀的技术调研、评估与架构决策能力，能够独立完成核心技术选型、PoC验证及架构评审，可结合业务场景制定合理的技术落地方案、规范标准与迭代路线。