AI Agent专家

1.负责 Agent 任务规划、推理决策（ReAct/CoT/ToT）、工具调用与多 Agent 协作等核心算法与工程实现，构建自主化、智能化的 Agent 执行引擎。 2.主导企业级 Agent 系统的生产化落地，设计并实现异常捕获、自动重试、降级替代及状态回滚等鲁棒性容错机制，确保系统在复杂环境下的稳定性与高可用性。 3.将 Agent 自主决策能力注入模型全生命周期管理，实现推理任务的智能调度、模型最优部署策略生成与自动化运维（AIOps），持续优化推理延迟与 Token 成本，提升平台资源利用率。 4.打造企业级 Agent 开发与运行平台，提供标准化开发框架、安全运行时环境、工具接入规范及全链路可观测体系（如决策链路追踪、意图日志分析），支撑大规模 Agent 应用的快速构建与稳定运行。 5.构建 Agent 效果评测体系，设计自动化评测数据集与回归测试基线，通过数据驱动持续优化 Agent 决策质量与调度策略，防止模型升级带来的效果漂移。

1.本科及以上学历，计算机/人工智能相关专业，5 年以上开发经验，具备扎实的工程编码能力与系统设计思维。 2.深入理解 Agent 核心机制（ReAct、Function Calling、Multi-Agent），熟练掌握 LangGraph/AutoGen 等主流框架，有实际 Agent 系统开发经验。 3.熟悉Python/Go/TypeScript/Java中至少一种，熟悉云原生生态。具备扎实的 K8s 集群运维与二次开发经验，熟悉 GPU 服务器带宽、显存调度机制，有 MaaS 平台或 AI Infra 实际落地经验。 4.熟悉主流推理框架（如 vLLM、Triton、SGLang 等）的底层原理与调优方法，有高并发推理服务运维或性能优化实战经验。 5.熟悉强化学习（PPO/DQN）或 LLM 微调（SFT/RLHF），有决策优化项目经验优先。

加分项 1.有云平台或 MaaS 平台建设经验。 2.有构建 Agent 评测体系、处理过复杂业务场景下的状态管理与流程闭环经验。