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作职责
Agent 平台研发与优化
1研发基于大模型的AI Agent架构，实现任务规划工具调用记忆与自主学习能力。
3构建多模态交互智能体，重点整合语音作为核心输入/输出通道, 持多场景多模块的智能应 。
4设计并实现智能体的评估体系，持续提升其可靠性安全性与实用性 。
5根据业务需求，协助设计和开发 Agent 的作流（Workflow）记忆（Memory）和具调（Tool-using）等核模块 。
6持续优化系统性能稳定性和可扩展性，参与代码重构与模块演进。
技术探索与落地
1学习并实践主流的 Agent 框架，在项中进验证与应 。
2参与模型（LLM）和 RAG 技术的系统集成，解决实际开发中遇到的性能准确率和成本问题 。
3关注业界前沿技术，尝试将新案应到实际项中。
程实践与开发规范
1参与 Agent 系统的志监控和调试体系建设，提升可观测性与运维效率 。
2遵循团队的编码规范和设计模式，参与 Code Review，提升代码质量与团队协作效率 。
3编写技术档与使说明，积累项经验与最佳实践。
跨团队协作与成
1与产品算法后端团队紧密协作，理解需求并参与案落地 。
2主动学习分享新技术，参与团队技术讨论和培训，不断提升专业能。
任职资格
学历与经验
1本科及以上学历，计算机科学软件程智能等相关专业 。
2有智能应AI AgentRAG 或 LLM 项经验者优先。
技术能要求
1熟悉少种后端开发语（推荐 Go / Python） 。
2了解常的模型调式（OpenAI APIClaudeGemini 等） 。
3对 RAG 技术有基本理解，熟悉向量数据库（如 MilvusPineconeChroma 等）或检索相关概念。了解云原技术（DockerKubernetes 等）或有微服务项经验者优先。
程与架构意识
理解基本的系统设计理念，对并发可系统有初步认识 。
能编写结构清晰可维护的代码，具备良好的调试与问题解决能。
个特质
对 AI AgentLLM 应和新兴技术保持强烈兴趣与学习热情 。
具备良好的沟通与团队协作能 。
逻辑清晰执强，具备持续学习与独思考能。