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崗位職責(zé)：
1. 架構(gòu)設(shè)計(jì)與演進(jìn)：主導(dǎo)企業(yè)級(jí)多Agent平臺(tái)的整體技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，構(gòu)建“模塊化、可插拔、易擴(kuò)展”的分層架構(gòu)體系，覆蓋應(yīng)用層、智能體層、能力抽象層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層及工程化支撐層的全鏈路設(shè)計(jì)。 負(fù)責(zé)核心模塊的技術(shù)方案落地，包括任務(wù)規(guī)劃引擎（支持Plan-and-Execute/ReAct雙模式）、記憶管理系統(tǒng)（短期上下文/長(zhǎng)期語(yǔ)義記憶分離存儲(chǔ)）、多Agent編排引擎（支持Chain/Graph兩種編排模式）及工具調(diào)用網(wǎng)關(guān)（標(biāo)準(zhǔn)化接入外部API/數(shù)據(jù)庫(kù)/自動(dòng)化工具）。制定平臺(tái)技術(shù)路線圖，規(guī)劃架構(gòu)迭代路徑，平衡技術(shù)先進(jìn)性與業(yè)務(wù)實(shí)用性，確保架構(gòu)適配高并發(fā)、高可用的企業(yè)級(jí)場(chǎng)景（單節(jié)點(diǎn)支持200+并發(fā)任務(wù)）。
2. 技術(shù)攻堅(jiān)與優(yōu)化： 深入解決Agent平臺(tái)落地核心難題：優(yōu)化LLM調(diào)用成本（通過(guò)緩存、批處理、模型量化等手段）、抑制模型幻覺(jué)（結(jié)合RAG混合檢索與知識(shí)校驗(yàn)機(jī)制）、提升任務(wù)執(zhí)行準(zhǔn)確率（優(yōu)化CoT/ToT推理范式）。主導(dǎo)多Agent協(xié)作機(jī)制設(shè)計(jì)，解決通信標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)同步延遲、任務(wù)沖突等問(wèn)題，構(gòu)建“Agent-Environment-Agent”通信模型與統(tǒng)一消息協(xié)議。評(píng)估并整合前沿技術(shù)，包括大模型適配（兼容GPT/通義千問(wèn)/DeepSeek等國(guó)內(nèi)外模型）、多模態(tài)交互、具身智能等，推動(dòng)架構(gòu)持續(xù)升級(jí)。
3. 工程化落地與保障：設(shè)計(jì)平臺(tái)工程化支撐體系，涵蓋容器化部署（Docker/K8s）、彈性算力調(diào)度（GPU/CPU動(dòng)態(tài)適配）、全鏈路可觀測(cè)（基于Prometheus/Grafana的監(jiān)控、日志與追蹤）。制定Agent開(kāi)發(fā)規(guī)范與設(shè)計(jì)模式，輸出架構(gòu)文檔、接口契約及性能基準(zhǔn)，保障團(tuán)隊(duì)研發(fā)效能與系統(tǒng)可維護(hù)性。構(gòu)建仿真測(cè)試環(huán)境與評(píng)估體系，設(shè)計(jì)任務(wù)完成率、推理效率、錯(cuò)誤恢復(fù)能力等核心指標(biāo)，保障平臺(tái)規(guī)?；涞胤€(wěn)定性。
4. 跨域協(xié)作與技術(shù)賦能： 深度對(duì)接產(chǎn)品、算法及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)架構(gòu)方案，支撐企業(yè)級(jí)場(chǎng)景（如智能決策、自動(dòng)化工作流、研發(fā)協(xié)同）落地。作為技術(shù)布道者，主導(dǎo)Agent技術(shù)分享與培訓(xùn)，賦能團(tuán)隊(duì)成員掌握框架使用與二次開(kāi)發(fā)能力，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平。 參與行業(yè)技術(shù)生態(tài)建設(shè)，跟蹤LangChain、LangGraph、Microsoft Agent Framework等框架演進(jìn)，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)最佳實(shí)踐融合。
任職資格要求
任職要求：
1. 學(xué)歷背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷；本科有8年以上資深架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)者可放寬。
2. 工作經(jīng)驗(yàn)：3年以上AI系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，其中至少2年企業(yè)級(jí)Agent平臺(tái)/多智能體系統(tǒng)核心架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)至少2個(gè)從0到1的規(guī)?；涞仨?xiàng)目。
3. 技術(shù)功底： 精通Agent核心機(jī)制：深入理解任務(wù)規(guī)劃、記憶管理（短期/長(zhǎng)期記憶設(shè)計(jì)）、工具調(diào)用（參數(shù)校驗(yàn)-執(zhí)行-解析全流程）、多Agent協(xié)作邏輯。扎實(shí)的AI技術(shù)積累：熟悉LLM微調(diào)與推理優(yōu)化（PyTorch/TensorFlow）、RAG技術(shù)棧（Embedding/向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus/Weaviate）、Prompt工程。工程化能力：精通Python/Go，熟悉云原生技術(shù)棧（Docker/K8s/Serverless）、分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)（CAP理論/一致性算法）及高并發(fā)處理方案。框架經(jīng)驗(yàn)：具備LangChain/LangGraph/Microsoft Agent Framework等主流Agent框架的源碼級(jí)改造與定制經(jīng)驗(yàn)。