核⼼职责：（先加微信：duke-simon 拿项目手册，画像精准再做单） 机器⼈ Agent 框架研发： 设计和实现端到端的机器⼈ Agent 架构，包括感知、推理、规划和执⾏的核⼼循环。 负责集成和调⽤最先进的 LLM/VLM（如 GPT-4, Llama, 或定制的机器⼈专⽤⼤模型）作为 Agent 的“⼤脑”。 任务规划与分解 (Task Planning)： 研发基于⼤模型的⻓程任务规划、⼦⽬标分解和⼯具调⽤ (Tool/Function Calling) 机制，使机器⼈能 完成复杂的、多步骤的⾃然语⾔指令。 解决规划中的错误恢复、不确定性处理和环境反馈回路问题。 多模态理解与对话交互： 负责集成视觉感知模块和语⾔理解模块，实现 Agent 对机器⼈环境、状态和⽤⼾指令的多模态理解。 开发机器⼈的⾃然语⾔对话和交互能⼒，提升⼈机交互的流畅度和⽤⼾体验。 Action 空间设计与⼯具链集成： 定义和维护机器⼈的动作空间 (Action Space) 或技能库 (Skill Set)，将⼤模型输出的⾼级指令映射为底 层的控制 API 或 ROS 服务。 与控制/运动规划团队协作，集成和测试 Agent 规划结果的实际执⾏效果。 职位要求： 计算机科学、⼈⼯智能、机器⼈学或相关专业硕⼠及以上学历。 3 年以上软件开发或 AI 应⽤研发经验，对⼤模型技术有实战经验。 精通 Python 编程，具备良好的⾯向对象设计和⼯程实践能⼒。 核⼼技能与经验（必须项）： ⼤型模型应⽤： 具备调⽤、微调或部署主流 LLM/VLM 模型作为决策核⼼的经验。 Agent/规划经验： 深⼊理解 AI Agent 理论和实践，具备任务规划 (Planning)、思维链 (CoT)、ReAct 或类似推理规划框架的开发经验。 机器⼈/具⾝智能： 熟悉机器⼈系统（如ROS/ROS 2）的基本架构，了解机器⼈感知、运动规划、控制 的基本流程。 多模态集成： 有将视觉感知结果和语⾔指令结合起来，驱动机器⼈⾏为的经验。

核⼼职责： 机器⼈ Agent 框架研发： 设计和实现端到端的机器⼈ Agent 架构，包括感知、推理、规划和执⾏的核⼼循环。 负责集成和调⽤最先进的 LLM/VLM（如 GPT-4, Llama, 或定制的机器⼈专⽤⼤模型）作为 Agent 的“⼤脑”。 任务规划与分解 (Task Planning)： 研发基于⼤模型的⻓程任务规划、⼦⽬标分解和⼯具调⽤ (Tool/Function Calling) 机制，使机器⼈能 完成复杂的、多步骤的⾃然语⾔指令。 解决规划中的错误恢复、不确定性处理和环境反馈回路问题。 多模态理解与对话交互： 负责集成视觉感知模块和语⾔理解模块，实现 Agent 对机器⼈环境、状态和⽤⼾指令的多模态理解。 开发机器⼈的⾃然语⾔对话和交互能⼒，提升⼈机交互的流畅度和⽤⼾体验。 Action 空间设计与⼯具链集成： 定义和维护机器⼈的动作空间 (Action Space) 或技能库 (Skill Set)，将⼤模型输出的⾼级指令映射为底 层的控制 API 或 ROS 服务。 与控制/运动规划团队协作，集成和测试 Agent 规划结果的实际执⾏效果。 职位要求： 计算机科学、⼈⼯智能、机器⼈学或相关专业硕⼠及以上学历。 3 年以上软件开发或 AI 应⽤研发经验，对⼤模型技术有实战经验。 精通 Python 编程，具备良好的⾯向对象设计和⼯程实践能⼒。 核⼼技能与经验（必须项）： ⼤型模型应⽤： 具备调⽤、微调或部署主流 LLM/VLM 模型作为决策核⼼的经验。 Agent/规划经验： 深⼊理解 AI Agent 理论和实践，具备任务规划 (Planning)、思维链 (CoT)、ReAct 或类似推理规划框架的开发经验。 机器⼈/具⾝智能： 熟悉机器⼈系统（如ROS/ROS 2）的基本架构，了解机器⼈感知、运动规划、控制 的基本流程。 多模态集成： 有将视觉感知结果和语⾔指令结合起来，驱动机器⼈⾏为的经验。