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職位目標(biāo) 我們需要一位在多模態(tài)AI Agent領(lǐng)域有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家，專(zhuān)注提升GUI智能體（桌面/網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)化） 在復(fù)雜環(huán)境中的性能。您將核心優(yōu)化Agent的規(guī)劃推理（Planning）、任務(wù)落地（Grounding）及檢索增強(qiáng)生成（RAG） 模塊，推動(dòng)任務(wù)執(zhí)行成功率和泛化能力突破。 核心職責(zé) 1、RAG系統(tǒng)優(yōu)化； 1）設(shè)計(jì)融合視覺(jué)與GUI結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（UI樹(shù)/HTML）的輕量化RAG方案； 2）開(kāi)發(fā)高精度指令-動(dòng)作匹配機(jī)制，降低大模型依賴(lài)； 3）構(gòu)建動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)應(yīng)對(duì)界面頻繁變更場(chǎng)景； 2、Planning & Grounding 開(kāi)發(fā)； 1）創(chuàng)建強(qiáng)魯棒性分層規(guī)劃框架（Hierarchical Planning），支持實(shí)時(shí)任務(wù)重規(guī)劃； 2）建立指令-動(dòng)作映射模型（如“上傳文件” → 具體點(diǎn)擊/輸入序列）； 3）采用模仿學(xué)習(xí)（IL）強(qiáng)化動(dòng)作決策穩(wěn)定性； 3、模型調(diào)優(yōu)與落地 1）調(diào)優(yōu)視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLMs）的GUI元素識(shí)別與跨屏推理能力 2）開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)合成策略解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題 3）定義可量化的評(píng)估指標(biāo)（任務(wù)成功率/響應(yīng)延遲）并推動(dòng)工程落地 任職要求 必須條件： 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) > 理論背景： 1、3年以上AI模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，獨(dú)立完成過(guò)2個(gè)以上端到端Agent項(xiàng)目； 2、精通RAG架構(gòu)優(yōu)化（非僅使用現(xiàn)成方案）； 3、有Planning & Grounding模型開(kāi)發(fā)履歷（提供案例簡(jiǎn)述）。 工程能力優(yōu)先： 1、掌握PyTorch/TensorFlow大規(guī)模訓(xùn)練，熟練處理GUI數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（DOM/可訪問(wèn)性樹(shù)）； 2、具備在有限算力（如消費(fèi)級(jí)GPU）實(shí)現(xiàn)高效推理的優(yōu)化能力。 優(yōu)先條件： 1、有Selenium/Playwright等自動(dòng)化框架二次開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)； 2、通過(guò)RLHF等技術(shù)解決過(guò)GUI動(dòng)作失效問(wèn)題； 3、發(fā)表過(guò)Agent/Planning相關(guān)論文或開(kāi)源高星項(xiàng)目。 團(tuán)隊(duì)協(xié)作 1、與工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作建立輕量化測(cè)試管道（非高保真仿真）； 2、主導(dǎo)制定GUI Agent性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)； 3、指導(dǎo)初級(jí)成員完成模塊迭代。