1. **AI Agent核心架构设计与全链路开发**
- 负责AI Agent“感知-决策-执行”全流程技术架构搭建，涵盖意图识别、任务规划、工具调用、记忆管理、多模态交互等核心模块，适配智能客服、文旅导览、企业协同、教育辅助等业务场景的个性化需求；
- 基于GPT-4o、通义千问、Llama 3等大模型进行二次开发，完成Agent角色设定、领域知识注入、对话逻辑优化，实现“用户需求-Agent决策-结果反馈”闭环，确保交互流畅性与功能完整性。
2. **关键技术模块攻坚与优化**
- 研发Agent的“短期+长期”混合记忆机制，解决上下文理解偏差、历史信息复用不足、跨场景任务连续性断裂等问题；
- 设计并实现Agent工具调用系统，支持API接口、数据库查询、文件解析、外部系统交互等第三方服务的自动化集成，同步构建工具调用失败重试、异常结果过滤等容错机制；
- 优化多模态交互能力，实现语音、文本、图像等输入输出的协同处理，提升Agent响应准确性与用户体验；
- 结合业务反馈与运行日志（如任务完成率、工具调用成功率、响应延迟），定位大模型幻觉、流程卡点等问题，迭代优化Prompt策略、工具调用顺序与核心模块逻辑。
3. **业务落地与技术复用**
- 将AI Agent落地为可商用的产品或功能模块，定义产品交互逻辑与技术指标，确保满足业务场景的可用性与稳定性要求；
- 推动Agent核心架构在多业务线的复用，如迁移至文旅、金融、教育等不同领域，降低重复开发成本，提升技术落地效率。
4. **技术沉淀与团队协同**
- 编写技术设计文档、API手册、测试报告，沉淀AI Agent开发的技术规范、最佳实践与问题解决方案；
- 与产品、前端/后端、测试团队协同，确保Agent模块与整体产品的兼容性、可扩展性；
- 跟踪多Agent协同、AutoGPT、Meta Agent等领域前沿技术，引入行业先进方案，通过技术分享推动团队能力提升。
## 三、任职要求
### 1. 学历与专业基础
- 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、自动化等相关专业，具备扎实的计算机基础理论（数据结构、算法、操作系统）。
工作经验要求
- 有“多Agent协同开发”“Agent与物理世界交互（机器人控制、IoT设备联动）”或特定领域（文旅、金融、医疗、教育）AI Agent落地经验者，优先考虑。
3. 核心技术能力
- **编程语言与开发能力**：精通Python，熟悉Go/Java（至少1种），能独立完成高并发、高可用的Agent服务开发，具备API接口设计与开发能力；
- **大模型与相关技术**：熟悉大模型微调（SFT）、提示工程（Prompt Engineering），了解RAG（检索增强生成）技术原理，能熟练使用Milvus、Pinecone、Chroma等至少1种向量数据库；
- **Agent开发工具**：熟悉LangChain、Coze、Dify等至少1种AI Agent开发框架/平台，能基于此类工具快速搭建Agent链路，或进行自定义扩展（如LangChain Chains/Agents开发、Coze插件开发、Dify流程编排）；
- **基础算法能力**：具备扎实的自然语言处理（NLP）、机器学习算法基础，能独立解决Agent决策逻辑冲突、异常容错、跨场景适配等复杂技术问题；
- **开源与学习能力**：主动跟踪大模型、AI Agent领域的技术迭代（如框架更新、新功能发布），能快速将新技术转化为实际开发能力；有LangChain、Coze、Dify等社区代码提交、案例分享或技术博客输出者，优先考虑；
- **问题解决与沟通能力**：能快速定位Agent运行中的技术问题并提出可落地的解决方案，具备良好的跨团队沟通能力，能清晰表达技术方案，推动复杂项目落地。