1 Agent架构：负责核心模块（规划/上下文/记忆/工具调用）设计，构建高可靠低延迟智能体底层框架； 2 效果调优：主导RAG知识库与交互环境构建，以Prompt工程与工作流编排优化生成效果与可控性； 3 工程链路：优化Agent/RAG系统性能，落地缓存、消息队列、异步调度，保障海量请求下高可用； 4 安全可观测：建设安全防护机制（意图识别/输出过滤/权限控制/沙箱）及全链路可观测体系； 5 前沿探索：跟踪LLM及Agent前沿技术（MCP协议/多智能体协同/长文本处理），主导调研与业务验证； 6 工作地点：北京或长沙，灵活选择。

1 学历过硬：全球Top院校博士，计算机、软件、AI或数学等相关专业。 2 代码功底深：Python/Java/Go/C++至少一门精通，数据结构与算法基础扎实，代码规范、工程质量高。 3 AI原生玩家：具备AI原生思维，熟练使用Cursor、Claude Code等AI编程工具提效；Prompt调优功底深厚，有多智能体、MCP、Function Calling等实际项目开发经验。 4 框架原理通：深入理解LLM/Agent/RAG核心原理，熟悉LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Milvus、Dify等主流框架，能灵活选型与深度定制。 5 主人翁意识：自驱力强、好奇心旺盛，善于团队协作与跨角色沟通，在快速迭代中保持高效输出，对技术落地和业务结果双重负责。