岗位职责

1. 参与构建 Agent 记忆中心：深入研究并主导设计 Agent 的长期记忆和短期记忆系统。您将负责构建动态演化的用户画像和知识库，解决大模型在长周期服务中的“失忆”痛点，使 Agent 能够记住用户、理解上下文，并提供真正连贯、个性化的服务。

2. 参与决策链优化：参与 Agent 核心决策链（任务规划、推理、工具调用）的技术升级与性能优化。确保复杂业务策略能够被 Agent 准确、高效地执行，并负责任务成功率、响应时间等关键绩效指标。

3. 参与构建基于多种检索策略的记忆获取机制：基于关键词、Embeddings 和参数化记忆模型，构建 Agent 的记忆获取策略。

岗位要求

1. 计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的 Python 编程和算法基础。

2. 有 Agent 开发经验，深入理解 LLM 原理，熟悉 RAG、Prompt Engineering 等技术，并能熟练使用 LangChain、LlamaIndex 等框架。

3. 具备优秀的逻辑思维和问题解决能力，善于数据驱动决策，对最终业务结果负责，乐于接受挑战。

4. 掌握 ES/向量数据库/检索与排序策略者优先，具备高级 RAG 和 Search RL 经验者优先。