1.核心Agent开发：调研、设计、实现业务Agent的核心推理与行动循环，包括任务拆解、上下文管理、记忆系统、skill管理等。 2.工具链集成与开发：为Agent接入并优化各类开发工具，包括静态分析器、LSP（语言服务器）、Git操作、命令行终端、浏览器自动化及第三方API调用。 3.代码理解与检索：研发高效的代码库索引与检索策略（如基于AST、调用图、向量数据库的混合检索），提升Agent对大型遗留系统的理解能力。 4.评估体系构建：建立针对Agent的自动化评估基准（如HumanEval、SWE-bench类），通过持续评测驱动模型与策略迭代。

1.技术栈：精通Python/TypeScript，熟悉LangChain/LangGraph、Semantic Kernel或类似框架的底层原理。 2.工程能力：能快速理解并接入不熟悉的技术栈，能产出可靠、有质量的代码，熟练使用AICoding工具。 3.加分项目经验：1）开发过IDE插件、LSP客户端或静态分析工具；2）有完整的AI Agent产品经验；3）实际解决过Agent在真实开发场景中的痛点（上下文裁剪策略、长任务记忆压缩、工具调用幻觉缓解、多轮对话状态管理等）；4）精通AICoding，基于AI Coding生成复杂功能项目的经验。