岗位职责：
1、基于Dify、LangChain等主流框架，负责将设计的产品场景落地实现
2、深入理解业务场景、岗位场景。设计、撰写并持续迭代质量的提示词（Prompt），最大化激发大语言模型的潜力。
3、利用Python等脚本语言，负责将AI应用与公司现有的业务系统、数据库、API进行高效整合，打通数据与服务链路。
4、基于大模型（如Qwen、豆包等）开发智能Agent，满足不同业务、岗位场景的需求
5、存储与记忆管理：集成 Weaviate、Chroma、Pinecone、Milvus 等向量数据库，优化Agent的长期记忆能力，并熟悉 MemGPT、LangMem、Zep 等Memory管理框架，实现高效的Agent记忆存储与检索。
6、Agent框架：熟悉 AutogenAI、LangGraph、DSPy、CrewAI、LlamaIndex 等Agent开发框架，能够构建可扩展的智能体系统。
7、MCP协议与Client-Server架构：熟悉 MCP（Multi-Agent Communication Protocol）
8、DSL定义与执行引擎开发：具备 DSL（领域专用语言） 的定义、生成能力，并能够开发高效的 DSL执行引擎，用于智能Agent的任务编排和执行。
9、技术创新与分享：跟进AI Agent领域的最新技术趋势，撰写技术文档，推动团队技术进步。
任职要求：
1. 计算机科学、人工智能或相关专业，统本及以上学历。
2. 熟悉大模型（LLMs）：理解大模型的原理，具备大模型微调数据准备能力和模型微调训练能力。
3. Agent开发经验：熟悉 Dify、FastGPT 等Agent开发工具，能够阅读和优化其代码。
4. RAG技术栈：掌握 FlowRAG、LangChain，能够构建高效的检索增强生成系统。
5. Agent框架：熟悉 AutogenAI、LangGraph、DSPy、CrewAI、LlamaIndex，能够构建智能Agent系统
6. 存储与记忆管理：熟悉 Weaviate、Chroma、Pinecone、Milvus 等向量数据库，并掌握 MemGPT、LangMem、Zep 等Memory管理框架，优化Agent的长期记忆能力。
7. MCP协议与Client-Server架构：熟悉 MCP协议，具备 Client-Server架构的开发与集成经验。