1. 智能体架构设计与技术规划 - 设计多智能体系统架构，包括感知模块、规划模块、行动模块的技术选型和集成方案 - 设计智能体决策框架，包括任务分解策略、推理路径规划和决策执行机制 - 设计智能体的记忆机制和状态管理策略 - 与产品团队协作，将业务需求转化为可量化的智能体能力指标和技术实现方案 2. RAG系统构建 - 精通数据清洗、标注、特征工程、知识图谱构建等数据处理技术，为 RAG和模型微调提供高质量输入。 - 熟悉主流 RAG 方案及实现方法，如 Embedding 检索 + 大模型生成，能设计高效的知识检索与增强生成流程。 3. 智能体开发与工具链应用 - 熟练掌握 Spring AI Alibaba 与 Python 生态（LangChain + LangGraph）双技术栈，能根据场景灵活选择或混合使用，实现智能体的任务执行、状态管理与复杂工作流编排。 - 能够开发和集成智能体技能，实现多轮对话、自主决策和可靠任务执行能力。 - 掌握多模态技术，包括文本、语音、图像处理，能够构建智能体的跨模态交互能力。 4. 前端能力要求 - 具备基础但实用的前端框架认知（如 Vue3）了解HTML, JavaScript, CSS等； - 能熟练使用 AI Vibe Coding 工具来编写前端代码，完成前端功能交付； 5. 大模型产品能力与业务落地 - 理解大模型在企业业务中的应用场景，能够将 AI 技术嵌入业务流程，提供贴近业务的智能化解决方案。 - 能够设计 AI 驱动的业务流程，优化传统业务环节，提高效率和智能化水平。 - 参与 AI 产品方案评审与落地实施，保证技术方案与业务目标一致。 岗位重点： 1. 智能体架构设计与技术规划 2. RAG系统构建 3. 大模型产品能力与业务落地

- 熟练掌握Spring AI Alibaba与Python生态（LangChain + LangGraph） - 掌握多模态技术，包括文本、语音、图像处理 - 具备前端开发能力，熟悉Vue3、HTML、JavaScript、CSS - 熟练使用AI Vibe Coding工具进行开发 - 有大型模型应用和业务落地经验