1、AI模型集成与服务化 (Model Integration & Servitization) 负责评估、选型并集成业界领先的第三方AI模型API（包括但不限于大型语言模型、图像生成模型、多模态模型等）。 将原始的AI模型API请求进行标准化封装，设计并开发稳定、高效、可复用的AI功能服务层 (Service Layer)，供平台前端或其他业务逻辑调用。 2、AI原生应用研发 (AI-Native Application Development) 主导或参与AI应用的核心逻辑开发，将基础AI能力转化为面向特定场景、解决用户实际问题的具体功能，如智能内容创作、代码辅助、数据分析、创意设计等。 运用AI应用开发框架（如LangChain, LlamaIndex等）构建复杂的AI工作流（Chains/Agents），实现多步骤、有记忆、可调用外部工具的智能应用。 3、提示词工程与优化 (Prompt Engineering & Optimization) 设计、撰写并持续优化与AI模型交互的提示词（Prompts），构建结构化、可控性强的提示词模板库，以确保模型输出的质量、稳定性和一致性。 通过A/B测试和数据分析，对提示词策略进行迭代，探索特定场景下的最优提示词范式，最大化模型性能。 4、技术预研与创新 (Technical Research & Innovation) 密切追踪AI领域（特别是AIGC）的最新技术进展、学术论文和开源项目，定期进行技术分享，为产品创新提供技术储备。 对前沿的AI技术或模型进行快速原型验证（Proof of Concept），评估其在平台上的应用潜力和商业价值，驱动产品功能的持续迭代与领先。 5、性能与成本优化 (Performance & Cost Optimization) 监控AI服务的响应延迟、吞吐量和错误率，并进行针对性优化，确保用户获得流畅的应用体验。 分析并管理AI模型API的调用成本，通过缓存策略、请求批处理、模型选型优化等方式，在保证效果的前提下实现成本控制。