岗位职责： 1. 负责AI Agent智能体的基础训练、微调、迭代优化工作，协助搭建Agent感知、决策、执行全流程训练体系，保障智能体任务执行的稳定性与准确性； 2. 参与Agent训练数据集的整理、清洗、标注、扩充工作，针对对话交互、任务拆解、工具调用等Agent核心能力，优化训练数据质量，剔除无效、噪声数据，构建标准化训练素材库； 3. 跟进AI Agent训练全流程，记录训练参数、训练日志，分析训练过程中的问题，针对智能体回答偏差、任务执行失败、逻辑混乱、多轮对话断层等问题，配合算法团队优化训练策略； 4. 协助完成Agent智能体的场景化落地测试，覆盖办公协作、智能问答、自动化任务处理等应用场景，输出训练测试报告、问题复盘报告，持续迭代优化Agent性能； 5. 学习并跟进主流Agent技术框架（如AutoGPT、LangChain、LlamaIndex等），整理技术文档、训练规范、操作手册，沉淀标准化的AI Agent训练流程与方法论； 6. 配合产品、算法、研发团队，落地Agent功能迭代需求，完成新功能、新能力的专项训练与适配调试，保障产品迭代效率。 岗位要求： 1. 具备扎实的人工智能、机器学习基础理论知识，了解大语言模型、生成式AI基本原理，对AI Agent智能体技术有清晰认知，了解Agent自主决策、工具调用、记忆机制、任务拆解等核心能力逻辑； 2. 熟悉至少一种主流Agent框架或大模型微调工具，了解LangChain、AutoGPT等框架的基础使用逻辑，掌握基础的Prompt工程，能够独立编写、优化Agent任务提示词； 3. 掌握Python基础语法，能够完成简单的数据处理、脚本调试工作，可辅助完成训练数据批量处理、模型微调辅助工作； 4. 具备基础的数据标注、数据清洗能力，了解AI模型训练、测试的基本流程和评价指标，能够精准识别Agent运行过程中的各类问题； 5. 具备基本的技术文档撰写能力，可清晰梳理训练流程、问题细节、优化方案，输出标准化报告。