【岗位职责】
1.基于 LangChain、LangGraph 等框架，设计并实现智能体（Agent）系统；
2.构建多组件规划（MCP）能力，实现复杂任务的分解、调度与执行；
3.实现基于向量数据库的 RAG 检索系统，用于文档问答、知识增强等场景；
4.推动 Agent 系统的模块化、服务化落地，参与核心组件的抽象与封装；
5.负责 Agent 的行为分析与评估，包括任务成功率、推理路径、工具调用效率等指标；
6.跟踪 LLM 工程化最佳实践，持续推动项目优化与性能提升。
【任职要求】
1.熟练掌握 Python，具备扎实的工程能力与良好的代码习惯；
2.有 LangChain、LangGraph、LlamaIndex 等智能体相关框架的开发经验；
3.熟练使用向量数据库（如 FAISS、Qdrant、Weaviate、Milvus 等）完成检索系统构建与调优；
4.熟悉多组件规划（MCP）相关设计思路，能构建任务流和子任务执行机制；
5.具备 Agent 行为分析与评估能力，包括流程回放、指标设计、数据驱动调优；
6.熟悉常见AI工程工具，如 FastAPI、Docker、Git、CI/CD 等，具备系统级上线经验。
【加分项】
•有多 Agent 协作、Action Graph、工具路由相关经验；
•熟悉 LangSmith、OpenLLMetrix、TruLens 等 Agent 评估与观测工具；
•理解大模型推理结构，熟悉 LoRA、PEFT、Tool Use 等微调与增强方案；
•有开源贡献、博客输出、或社区活跃经验者优先。