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Agent研发⼯程师(J13456)

2345 Network · 上海市

External listingfull-time3 months ago

About The Role

  1. 元能⼒架构：设计 Agent 的⾃我改进闭环——⾃动评估当前策略 → 诊断失败根因 → ⽣成优化⽅案（Prompt/⼯具/⼯作流）→ 验证回滚，实现⽆需⼈⼯⼲预的能⼒迭代。
  2. 经验记忆系统：构建分层记忆架构（情节记忆 + 语义记忆 + 程序记忆），⽀持跨任务经验复⽤、模式抽象与知识蒸馏。
  3. ⾃动⼯具进化：实现⼯具发现（Tool Discovery）、⼯具组合优化、甚⾄⾃动代码⽣成新⼯具（Tool Creation），扩展 Agent 能⼒边界。
  4. 多 Agent 协作进化：设计 Agent 社会的竞争/协作机制，通过⻆⾊分⼯、经验共享、集体反思实现群体智能涌现。
  5. ⾃我调试与修复：构建内省（Introspection）模块，⽀持运⾏时异常⾃诊断、执⾏轨迹⾃动修复、幻觉⾃纠正。
  • 1、精通 Python，具备扎实的 LLM 应⽤开发经验（LangChain/LangGraph/AutoGen 等）
  • 2、 深⼊理解 Agent 核⼼范式：ReAct、Reflexion、LATS、Self-Discover 等⾃我改进机制
  • 3、熟悉向量数据库、图数据库及⻓程记忆管理⽅案
  • 4、具备 Prompt Engineering ⾼阶能⼒，了解 APE、OPRO、DSPy 等⾃动优化⽅法
  • 5、能设计"评估-反思-优化"的元认知循环架构，量化⾃我改进收益
  • 6、理解 LLM 的涌现能⼒与边界，能设计可靠的⾃我修改约束与沙箱机制
  • 7、具备系统思维，平衡⾃进化的探索收益与⽣产稳定性⻛险
  • 加分项
  • 有 AutoML/Neural Architecture Search 或元学习（Meta-Learning）背景
  • 熟悉代码⽣成与⾃我修改（Self-modifying code）的安全管控⽅案
  • 发表过 Agent 规划、⾃我反思或⼯具学习相关论⽂
  • 有复杂软件系统（如游戏 AI、机器⼈）的⾃主决策系统开发经验

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