1.负责 Agent 核心模块的研发与优化:Agent Runtime、工具/Skill 调用框架、多智能体编排等模块的设计与实现。2.负责上下文与记忆体系建设:上下文窗口管理、长短期记忆设计、会话状态持久化、上下文压缩与检索增强,保障 Agent 在长任务中的稳定性与一致性。3.负责 Agent 与外部系统的集成:工具注册与权限管控、RAG 检索接入、结构化输出约束、沙箱执行环境等能力建设。4.负责 Agent 评测与可靠性优化:构建评测集与自动化评测流程,持续优化 Agent 的任务完成率与鲁棒性。5.跟踪与落地前沿技术:调研主流 Agent 框架与协议的演进,评估并引入到平台中。任职要求：1.必须对 Agent 内部机制有真实理解:熟悉 ReAct / Plan-and-Execute 等 Agent 范式,理解规划、工具调用、反思、记忆等环节的工作原理与常见失败模式,能清晰讲出各环节的设计取舍。2.对 Agent 常用模块有一定研究或实践:如工具调用、记忆管理、上下文工程、多智能体协作、RAG 集成、Agent 评测等,至少在其中 1-2 个方向有深入的项目经验或系统性研究。3.熟悉至少一种主流 Agent 框架:LangGraph / LangChain / AutoGen / CrewAI / OpenAI Agents SDK 等,理解其状态管理、编排与回调机制,而非仅停留在 Demo 层面。4.具备扎实的编程基础:熟悉 Python(异步编程、类型注解),了解 Java/Go 者优先;了解向量数据库、Redis、消息队列等中间件者优先。