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工作范圍： 1、Agent框架與核心模塊開發(fā)：負責設計并實現(xiàn)智能體的核心架構，包括任務規(guī)劃與分解、上下文管理、記憶管理、意圖識別以及多輪對話引擎等。 2、大模型能力集成與優(yōu)化：深度整合大語言模型（LLM）、強化學習、知識圖譜等技術，提升Agent的推理與決策能力。具體工作包括Prompt設計、檢索增強生成（RAG）、向量檢索、模型效果評估與調(diào)用鏈路調(diào)優(yōu)等。 3、規(guī)劃并與已有服務系統(tǒng)實現(xiàn)端到端集成，完成智能體對現(xiàn)有服務系統(tǒng)的調(diào)用。 4、掌握多智能體協(xié)同，并完成對具體業(yè)務場景的模擬和決策路徑規(guī)劃實現(xiàn)。 5、使用Python（FastAPI）或Java（SpringBoot）等構建支持Agent運行的API服務，處理異步任務和工具調(diào)用（如通過MCP協(xié)議）、插件系統(tǒng)，實現(xiàn)Agent對數(shù)據(jù)庫、搜索引擎等資源的調(diào)用。 技能要求： 1、熟練掌握Python或Java開發(fā)語言及相關框架（如FastAPI或SpringBoot），這是構建服務的基礎。 2、深入理解大語言模型及其相關概念，如Prompt工程、Embedding、RAG、微調(diào)等。熟悉LangChain、AutoGen、LangGraph、AgentScope等主流Agent框架或開源項目是重要的加分項。 3、熟悉MySQL、Redis、MongoDB等常用數(shù)據(jù)庫，具備數(shù)據(jù)存儲、查詢優(yōu)化及緩存機制的應用經(jīng)驗。有數(shù)據(jù)分析、預處理經(jīng)驗同樣重要。 4、精通Git版本控制，具備良好的工程化意識、代碼規(guī)范，并了解基本的DevOps流程（如Docker、Kubernetes）。 5、擁有RAG系統(tǒng)、多模態(tài)AI（圖像、視頻處理）、全棧開發(fā)、完整端到端交付能力等實踐經(jīng)驗會顯著加分。 工程化與設計要求： 1、良好的結構化思維，能系統(tǒng)化拆解業(yè)務流程，識別共性領域，并逐一拆解業(yè)務技術實現(xiàn)，并評估性能指標。 2、多端協(xié)作服務意識：與產(chǎn)品、測試團隊緊密合作，將Agent技術應用于具體業(yè)務場景（如智能客服、行業(yè)分析、供應鏈協(xié)同等），并持續(xù)通過AB測試、用戶反饋優(yōu)化系統(tǒng)性能與用戶體驗。