1. Agent 核心算法开发: ○ 面向复杂任务场景，研发基于大语言模型的 Agent 算法，包括任务理解、任务拆解、Planning、Tool Use、Reflection、DeepResearch等； ○ 研究 Agent 与工具、知识及外部系统的交互机制，提升复杂任务的自主规划与执行能力； ○ 研究Harness、Agent Memory、Multi-Agent 等技术，提升 Agent 的任务完成能力与稳定性。 2. 系统集成与优化: ○ 与软件及业务团队协作，将 Agent 算法集成到实际 AI 应用中； ○ 建设 Agent 评测与测试体系，从任务完成率、工具调用准确率、执行效率等维度持续优化； ○ 推动 Agent 算法部署上线，持续跟踪运行效果，并结合实际反馈完成迭代优化。 3. 技术前瞻性研究: ○ 跟踪LLM、Agent、AI for Science 等领域的最新技术； ○ 探索大模型与生命健康领域专业知识及复杂任务场景的结合，推动 Agent 能力持续演进。

1. 教育背景：985/211或国际知名大学，计算机、人工智能、生物医学等相关专业硕士及以上学历。 2. 技术能力： ○ 精通Python等编程语言，具备良好的算法与工程实现能力； ○ 熟悉机器学习、深度学习及Transformer等基础知识，了解大语言模型基本原理； ○ 具备较强的问题抽象与解决能力，能够将复杂业务任务转化为可执行的Agent流程或算法问题。 3. 加分项： ○ 有高质量论文、开源项目或相关竞赛经历； ○ 有AI for Science、生命健康等领域相关项目经验者优先。