Agent研究员

【岗位职责】

1.智能体核心架构设计（Agent Harness Building）

· 设计并开发高可用、低延迟的Agent运行容器与控制回路，实现感知、思考、行动的闭环。

· 构建统一的工具调用（Tool Use）与环境交互接口，确保具身大脑能安全、精准地操控异构的机器人执行机构或软件 API。

2.长短期记忆系统研发（Memory Module）

· 设计多级记忆架构（比如：基于KV缓存的短期工作记忆、基于向量数据库和知识图谱的长期检索记忆）。

· 开发记忆的压缩、遗忘与抽象固化机制，Agent在使用过程中沉淀经验，避免上下文灾难。

3.持续学习与演化机制（Continuous Learning Module）

· 构建基于环境反馈（RLHF/RLAIF）的在线数据收集与自动化微调流水线。

· 设计Agent的反思与自进化机制，使其在没有人工干预的情况下，通过尝试与错误提升任务成功率。

4.多智能体协同网络（Multi-Agent System）

· 设计多Agent的通信协议、辩论机制与协作框架（如 SOP 编排、层级化管理架构）。

· 解决多Agent协同中的信息不对称、死锁、群体决策冲突及博弈问题，实现复杂大规模任务的分布式求解。

【任职要求】

1.计算机科学、人工智能、机器人学、自动化或相关专业的硕士/博士学位

2.深入理解主流大模型的原理、Tokenizer机制、上下文窗口限制及Fine-tuning等技术

3.精通 Python/C++，具备扎实的算法与数据结构功底，熟悉PyTorch

4.精通主流Agent框架，有从0构建复杂Agent系统的实际项目经验

5.熟悉主流机器人仿真软件，如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, gazebo, pybullet等

6.将前沿学术研究迁移、适配并落地到商用机器人系统的经验，熟悉算法工程化与性能调优流程

7.能够适应快速发展的初创公司环境，对新知识充满学习欲望，具备快速适应变化的能力

8.优秀的沟通能力和团队协作精神

9.英语可用于日常工作沟通