1. 负责 AI Agent 系统的架构设计与核心模块开发,包括任务规划、工具调用(Tool Use / MCP)、记忆管理、多 Agent 协同等能力建设
2. 深度参与 LLM 集成与推理链路优化,研究 Prompt Engineering、Function Calling、RAG 等关键技术在生产环境的落地
3. 设计并实现 Agent 框架的核心组件(Planner、Executor、Evaluator),保障系统的稳定性、可观测性和可扩展性
4. 与业务团队密切合作,将 Agent 能力落地到具体场景,推动从 demo 到生产环境的全流程工程化
5. 持续跟踪 AI Agent 领域前沿进展,将有价值的技术方案引入团队任职要求

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