1．设计多智能体系统架构，实现Agent的规划、推理、执行能力，构建记忆系统、上下文管理、多智能体协作 2．构建RAG系统，包括文档处理、向量化、检索优化、上下文压缩，实现混合检索 3．设计和优化Prompt策略，实现Few-shot学习、CoT推理，建立Prompt版本管理和A/B测试 4．为Agent集成外部工具，API和MCP服务，实现可靠的Function Calling、MCP 服务集成、错误处理、权限管理 5．建立Agent性能评估框架（任务完成率、工具调用准确度、响应质量），实现过程监控和智能体调试

1. 本科以上学历、人工智能、软件工程专业最佳、有3年互联网开发经验愿意转型agent开发或1年及以上AI应用开发经验；第一学历统招全日制本科，本硕均可，年龄28岁及以内 2．深度使用过LangChain、LangGraph、AutoGen等其中一种Agent 框架，理解设计和底层机制 3．熟练使用OpenAl、Anthropic、Google等API,理解不同模型特性，有处理幻觉问题经验 4．实际构建过RAG应用，熟悉向量数据库(Pinecone/Weaviate/Milvus/Qdrant等）、embedding技术 5．熟悉掌握Prompt设计技巧，能稳定实现复杂多步骤推理，有版本管理和测试经验 6．掌握异步编程、并发处理，能编写高效、可维护的Agent调度代码 7．从用户角度优化Agent行为，关注可解释性和透明度 8．熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor等 Al 编程工具 9．有模型微调（LoRA/QLoRA/RLHF)、多模态模型、Agent安全、observability系统（LangSmith/W&B）经验者优先 10．有开源贡献、技术博客、了解强化学习或多智能体系统者优先