AI研发专家

工作职责 1. Agent核心架构设计 主导智能体（Agent）系统整体架构规划，涵盖推理引擎（ReAct/Plan-and-Execute）、记忆模块（向量数据库/结构化存储）、工具调用（Function Calling）及多Agent间通信协议等关键组件的设计与实现 构建Agent生命周期管理机制，实现状态同步与安全隔离，保障大规模Agent实例的高并发稳定运行 2. 端云协同架构优化 制定任务在终端设备（移动/IoT/边缘节点）与云端之间的合理分配策略，综合考量响应延迟、运行成本与数据隐私（如本地轻量推理结合云端复杂决策） 研发低功耗终端侧Agent框架，解决资源受限场景下的模型部署（量化/剪枝）、实时通信（MQTT/gRPC）及系统容错问题 3. 技术预研与工程化落地 持续跟踪LangChain/AutoGen等主流Agent框架的技术发展，主导核心模块的自主开发与定制化升级 推动Agent平台与底层基础设施（向量数据库/Pulsar/TensorRT-LLM）深度融合，形成可复用的工程实施标准 任职要求 1. 教育背景：计算机或人工智能相关专业硕士及以上学位，具备5年以上分布式系统或AI系统架构经验 2. Agent技术深度： 深入掌握Agent核心范式（如ReAct、Reflexion），具有基于大语言模型的Agent系统实际开发经历 熟悉多Agent协作体系（角色分工/通信机制/冲突处理），至少对一种主流框架（AutoGen/LangChain）源码有深入理解 3. 端云架构能力： 具备边缘计算项目实践经验，了解终端推理框架（TensorFlow Lite/ONNX Runtime）及资源优化手段（模型压缩/动态加载） 曾设计端云联动系统（如状态一致性维护、增量更新），熟悉MQTT/gRPC/WebSocket等通信协议选型 4. 分布式系统能力： 精通高并发服务架构（事件驱动/异步IO）、微服务治理（Istio/Linkerd）及容灾设计（熔断/降级） 熟练运用Kubernetes调度AI任务，拥有硬件性能调优（GPU/NPU利用率提升）实战经验 5. 工程落地能力： 编程基础扎实（Python/Go/Java），熟悉CI/CD流程及监控告警体系（Prometheus/Grafana）全流程开发 有生产环境Agent应用（如智能客服/自动化流程助手）成功落地者优先 加分项 了解MoE架构在Agent系统中的应用，或具备多模态Agent（支持视觉/语音交互）开发背景 曾参与开源Agent框架核心代码贡献，或持有相关专利/发表过技术论文 具备AI安全方向经验（如Agent行为对齐/对抗攻击防御），或熟悉大模型推理服务（vLLM/TGI）优化方案