大模型技术专家（Agent方向）

探索大模型智能体研究的前沿技术，构建具备持续学习能力的通用 Agent，包括但不限于： 1、Agentic RL。面向长时序任务的强化学习；Agent 在交互环境中的探索与策略优化；多目标、多约束条件下大模型Agent的决策稳定性与泛化性；Test-time的数据高效Agentic RL；Agent reward model的系统性学习问题；大模型智能体的MARL。 2、Agentic Memory。短期 / 中期 / 长期记忆架构设计；可演化、可压缩、可检索的Memory 系统；经验、技能、失败案例的结构化沉淀；Memory 与 Planning / RL / Tool 之间的协同机制。 3、Agent Workflow。Task Decomposition / Planning / Re-planning；多 Agent 协作与角色分工；反思、自我修正、策略升级；工具集和技能库自演进；…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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