#核心系统开发
设计并实现企业级知识库系统,涵盖知识采集、结构化存储、语义检索等模块,重点运用RAG
(检索增强生成）技术优化非结构化数据与AI模型的融合;
开发跨场景智能体组件,支持任务规划、工具调用及自动化流程编排，集成多模态交互能力(如数字人、语音助手接口）:
维护与迭代现有系统，结合业务需求优化知识库检索效率(如向量数据库索引构建）和智能体决策逻辑。
#技术深度实践
主导智能体核心模块开发，包括意图识别、上下文管理、动作决策等，通过强化学习优化奖励函数以提升任务完成率；
探索大模型与传统AI技术(如知识图谱、规划算法)的融合方案，推动智能体在复杂场景下的
落地；
设计智能体生命周期管理机制，支持动态加载、版本迭代及性能监控，确保高并发场景下的稳定性。