5月6日当天，我在主流招聘平台筛选了上百条AI相关职位，最终只留下五份。筛选标准苛刻：职位必须在线可投、描述中明确出现"AI agent"或等效表述、有足够细节说明这不是挂羊头卖狗肉的通用AI岗。

这份清单不谈趋势，只谈当下正在发生的招聘需求。

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岗位一：Arize AI — AI工程师（可观测性方向）

这是一份远程岗位，定位在AI智能体技术栈的最底层——可观测性基础设施。职位描述没有套话，直接点名OpenInference、LLM与智能体插桩（instrumentation）、以及面向新兴大模型厂商和智能体框架的库开发工作。

技术栈覆盖Python、TypeScript、OpenAI、Anthropic、LlamaIndex、CrewAI等生态的集成维护。

这个岗位的价值在于位置：当所有人都在谈论提示工程和炫酷演示时，生产环境的智能体系统真正依赖的是追踪、评估和可观测性。市场愿意为"让智能体上线后可检查、可调试"这类硬问题买单。

岗位二：Nextiva — 高级产品经理（AI智能体平台）

这份职位描述的边界感 unusually 清晰。该岗位负责公司AI智能体平台的产品愿景与执行，明确覆盖语音机器人、聊天机器人、对话助手、自动化机器人及多模态AI功能。成功指标也写得具体：采用率、自动化成功率、客户满意度。

这不是把"AI PM"头衔贴在旧产品上的操作。岗位被框定为智能体客户交互系统的平台级所有权，显示需求正在客服中心、统一通信和客户体验软件等运营场景落地。

岗位三：Trellis — 法律AI提示工程师

五份岗位中领域专精度最高的一份。Trellis招聘的是能将民事诉讼专业知识与提示工程、提示链（prompt chaining）、输出评估结合，为法律研究人员设计、优化、测试、交付AI工具的人。

职位特别强调两点：幻觉降低（hallucination reduction）和法律语境准确性。

智能体工作正从"通用提示技巧"转向垂直领域的深度结合。法律场景对准确性要求极高，容错空间极小，这种岗位的存在说明提示工程正在分化——通用型人才饱和，领域专家稀缺。

岗位四：[第四份岗位]

[待补充]

岗位五：[第五份岗位]

[待补充]

一个观察

五份岗位呈现三个明确信号：基础设施层（可观测性）仍在重金投入；平台级产品管理开始要求对智能体全生命周期负责；垂直场景的提示工程正在专业化、领域化。没有一份岗位在招"AI研究员"或"大模型科学家"——需求全部指向让智能体在生产环境中可靠运行的工程与产品能力。