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王女士 3天前在线已认证

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职位介绍: 岗位职责： 1、Agent系统设计与开发：负责基于LLM的AI Agent系统的架构设计、核心模块开发与工程化落地。深入理解并应用Agent核心组件，包括任务规划、工具调用、记忆管理、多步推理等。 2、框架应用与工具集成：熟练运用主流Agent开发框架（如LangChain/LangGraph、AutoGen、LlamaIndex等）进行高效开发。集成外部工具与API（如数据库、搜索引擎、业务系统），构建能够执行实际任务的智能体（如数据分析Agent、自动化流程Agent）。核心能力构建与优化： 3、RAG系统：负责检索增强生成（RAG）系统的设计、实现与持续优化，包括知识库构建、文档解析、向量检索与召回策略优化，以提升信息获取的准确性与效率。 4、提示工程：精通Prompt Engineering，设计动态、结构化的提示词以精准引导Agent行为，并构建相关的管理与评估体系。可靠性保障：持续优化Agent的可靠性、可解释性与安全性，解决幻觉、错误累积、权限控制等关键挑战。 5、多智能体与协同探索：探索并实践多智能体（Multi-Agent）协作架构，设计智能体间的通信与协同机制，以处理更复杂的任务场景。 6、技术前瞻与创新：跟踪Agent与大模型领域的前沿技术动态（如MCP协议、强化学习应用、新型Agent范式等），进行技术调研与原型验证，推动团队技术竞争力的提升。任职要求： 1、计算机科学、人工智能、软件工程相关专业，本科及以上学历。技术能力： 2、编程基础：精通Python、go或者其他编程语言，具备扎实的编码能力和良好的工程习惯。熟悉异步编程、RESTful API开发。 3、大模型与Agent理解：对大语言模型（如GPT、Claude、国内主流模型）的原理、能力边界及API使用有深入理解。熟悉LLM Agent的主流架构（如ReAct、Plan-and-Execute）和关键技术。 4、框架与工具经验：至少熟练掌握一种主流Agent开发框架（LangChain、AutoGen、LlamaIndex等）并有实际项目经验。具备向量数据库（Chroma、Milvus等）和RAG系统实践经验者优先。 5、模型微调经验：大模型微调（如LoRA、SFT）或强化学习（RLHF）经验者优先。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：互联网,游戏

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