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岗位职责：
1. 负责智能体（Agent）核心算法的研究与开发，设计基于深度学习的Agent架构，提升其在复杂场景（如决策推理、多任务协同、人机交互等）中的性能表现。
2. 结合大语言模型（LLM）技术，优化Agent的语义理解、意图生成和动态交互能力，探索其在智能BI、自动化流程等场景的落地应用。
3. 开发Agent的训练与推理框架，包括强化学习、模仿学习、课程学习等策略的实现，解决模型收敛性、泛化性和效率问题。
4. 参与多模态Agent系统的设计与开发，整合文本、语音、图像等输入信号，构建端到端的智能决策链路。
5. 跟踪领域前沿技术（如多智能体协同、In-context Learning、思维链优化等），输出技术专利、论文或开源项目，推动团队技术影响力。
1.
学历要求：计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的算法与数据结构基础。
2. 技术能力：熟悉Agent相关技术栈（如强化学习PPO/DQN、AutoGPT、ReAct、RagFLow、Dify等），熟练掌握深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX），有LLM基础开发经验（如模型预训练、微调、Prompt Engineering或分布式训练）；具备算法实现与调优能力。
3. 工程经验：至少3年以上的算法开发经验，熟悉分布式训练、模型压缩、推理加速等技术，能独立完成从实验到落地的全流程。
4. 领域认知：对Agent技术生态（如MetaGPT、AutoGen、LangChain等）有深入理解，关注LLM与Agent结合的前沿进展（如AI Agentic Design Patterns）。
5. 潜力要求：具备强烈的技术好奇心和学习能力，逻辑清晰，能快速复现并改进学术界/工业界的先进方案，对复杂问题有系统性拆解能力。
科技推广和应用服务业
