1. 负责Agent核心推理与执行引擎研发，设计可控的任务规划、工作流编排与异常处理机制。 2. 优化“感知-思考-行动-反馈”认知循环，提升结构化输出准确性与任务执行鲁棒性。 3. 攻克多智能体协作边界设计、并发任务管理、长任务断点续跑等技术难题。 4. 建立推理引擎性能评估体系，持续降低死循环、任务跑偏等问题发生率。

1. 人工智能/计算机科学博士优先，6年以上AI推理系统研发经验，深耕任务规划与智能执行领域。 2. 精通LLM推理机制，熟练掌握状态机、工作流引擎、结构化输出Schema设计等技术。 3. 有大规模多智能体协作系统或复杂任务自动化落地经验，能解决实际场景中的异常处理问题。 4. 具备较强的算法设计与工程实现能力，熟悉Python，了解主流LLM框架（如Transformers）。