About The Role

1）车控大模型 Agent 架构设计（统一范式）
●设计并落地车控大模型 Agent 总体架构，形成统一的：
○意图识别与槽位抽取（短指令/复合指令/隐式意图）
○任务规划（Planner）：多步任务分解、约束条件处理、失败回退与重试策略
○工具调用（Tool Calling）：工具选择、参数补全、执行编排、结果校验与状态同步
○安全门控（Safety Guardrail）：策略引擎、风险分级、确认机制、降级与拒答
●建立面向多车系、多功能的可扩展架构：模块化、可配置、可灰度、可回滚
2）车载领域语义理解与对话管理（可控多轮）
●负责车载语义理解与对话管理能力建设：
○短指令处理与鲁棒性增强（口语化、省略、纠错）
○多轮澄清与追问策略（缺参补齐、确认关键参数）
○歧义消解（同名功能/多设备/多账户/多车系差异）
○上下文记忆（短期上下文与任务态）与个性化偏好（温度/座椅/常用设置等）
●建立对话状态机与任务态管理规范，保证一致性、可解释与可回放
3）车控/车况工具协议与能力抽象（标准化工具化）
●抽象车控能力为标准化工具（函数/接口）与契约体系：
○输入参数、约束、错误码、可回读状态、幂等与重试语义
○能力分层：基础车控、场景联动、组合指令（例如“出发模式”）
●设计并落地权限模型与限制策略：
○驾驶中限制、儿童锁、账号权限、车主/访客、远程/本地能力差异
●形成可扩展工具注册与治理机制，支持快速扩展到更多车系/功能
4）风险控制与合规（安全优先、可审计）
●定义不可执行 / 需确认 / 需降级的策略体系，覆盖高风险指令：
○车门/车窗、驾驶相关设置、车况相关敏感操作等
●建设可审计的决策日志：
○用户输入、意图判定、工具选择、门控决策、执行结果、异常与回退路径
●推动合规与安全评审流程落地（权限、日志留存、敏感指令策略、误控防护）
5）效果指标与迭代闭环（数据驱动）
●建立并持续优化效果指标体系，驱动迭代闭环：
○完成率、误控率、澄清率、平均轮次、端到端时延、投诉/差评等
●推动线上监控、问题回放与定向优化：
○典型失败样本沉淀、策略/Prompt/工具契约修正、灰度与回滚机制
●本科及以上学历，计算机/软件/自动化/通信相关专业，具备较强的系统架构与工程落地能力
●熟悉大模型 Agent 基本范式与工程化实现：意图识别、规划、工具调用、状态管理与策略门控
●有复杂系统的风险控制与安全设计经验：策略分级、确认机制、降级/拒答、可审计日志
●具备跨团队协作与推动能力：能在多团队（车控、语音、客户端、云端、安全合规）之间推动标准统一与落地

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车控大模型 Agent 架构师(J17393)

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